2. GNC系统与性能指标体系

航天器GNC（制导、导航与控制）系统是决定飞行任务成败的核心闭环。要开展蒙特卡洛性能评估，第一步不是写仿真脚本，而是把GNC的功能链路拆清楚，再把"性能好不好"翻译成可量化、可统计、可判定的指标集。本节围绕这两件事展开：先梳理制导、导航、控制三个分系统的功能链路与接口关系，再建立覆盖精度、稳定性、鲁棒性、燃料消耗与时间约束的评估指标体系。

一、GNC三分系统的功能链路

从信息流角度看，GNC是一个"感知—决策—执行"的闭环。导航分系统负责"我在哪、我在怎么动"，它通过惯性测量单元（IMU）、星敏感器、太阳敏感器、GNSS接收机等敏感器获取原始测量，经组合导航滤波（如扩展卡尔曼滤波EKF）输出位置、速度、姿态及角速度的最优估计，同时给出估计协方差。制导分系统负责"我该去哪、走什么轨迹"，它根据导航估计的状态与任务目标（目标点、交会条件、姿态指向要求），在线或离线生成标称轨迹与制导指令，例如显式制导的落点偏差修正、 Lambert变轨的脉冲速度增量计算。控制分系统负责"怎么把姿态和轨道打到指令上"，它接收制导指令与导航状态，经控制律（如PD、LQR、滑模）解算出期望力矩，再通过执行机构（动量轮、控制力矩陀螺、推力器）产生实际作用，同时把执行机构反馈送回控制律形成内环闭环。

三个分系统并非简单串联：导航为制导和控制同时提供状态，控制执行结果又通过动力学改变真实状态，被导航重新观测，构成大闭环。评估时必须区分"分系统级指标"与"系统级指标"，前者用于定位问题，后者用于判定任务成败。

二、指标集的建立原则

指标不是越多越好，而是要满足三个条件：可观测、可统计、可判定。可观测指指标能从仿真输出或遥测中直接提取；可统计指在蒙特卡洛框架下能形成分布（均值、标准差、分位数、置信区间）；可判定指存在明确的阈值或成功准则。例如"姿态控制精度"应具体化为"三轴姿态角误差的3σ值"，而不是笼统的"姿态控制好"。

精度类指标是最直观的一类。对制导，常用落点偏差（CEP或3σ）、交会位置/速度误差；对导航，常用位置误差、速度误差、姿态确定误差及其协方差一致性（如NEES检验）；对控制，常用姿态指向误差、角速度跟踪误差。评估时要注意误差的参考系定义：姿态误差通常在本体坐标系下描述，位置误差在惯性系或轨道系下描述，全文与图示必须保持一致。

稳定性指标关注系统在标称与扰动下的动态品质。典型量包括阶跃响应超调量、调节时间、相位裕度与幅值裕度、极限环幅值。对推力器控制的航天器，还要关注最小脉冲比特引起的极限环。稳定性指标往往与精度指标存在权衡：提高控制带宽可加快收敛，但会放大噪声敏感度并增加燃料消耗。

鲁棒性指标衡量系统在参数摄动、外部扰动、敏感器故障、执行机构饱和等非标称条件下的表现。常用"达标率"或"任务成功率"来量化：在N次蒙特卡洛抽样中，满足精度与时间约束的样本比例。鲁棒性评估的关键是合理定义不确定性分布——例如转动惯量±10%、推力器推力±5%、敏感器噪声按高斯分布、单轴陀螺故障等，这些分布直接决定评估结论的可信度。

燃料消耗指标通常用总速度增量Δv或剩余推进剂质量表示。对轨道机动，Δv直接对应燃料；对姿态控制，可用动量轮累积角动量或推力器累计工作时间间接衡量。评估时需区分"标称消耗"与"最坏情况消耗"，后者用于推进剂预算设计。

时间约束指标包括任务窗口满足率、制导指令计算时间、导航滤波收敛时间、控制周期是否满足实时性。对自主GNC，计算时间约束尤其重要：若单步计算超过控制周期，闭环将失稳。

三、从指标到蒙特卡洛评估的映射

建立指标集后，下一步是把它映射到蒙特卡洛仿真框架。每个指标对应一个"评估函数"，输入是单次仿真的状态序列与事件日志，输出是标量或向量。例如落点偏差评估函数读取终端位置，与目标点求差并投影到当地水平面；燃料消耗评估函数对推力器开机时长与推力积分。所有评估函数在N次抽样后汇总为统计量。

需要强调的是，指标之间并非独立。精度提升往往以燃料为代价，鲁棒性提升可能牺牲标称性能。因此蒙特卡洛评估的输出不应只是单指标分布，还应包括指标间的相关性分析与帕累托前沿，帮助设计者在多目标间做权衡。这也是后续章节要展开的核心内容。

四、示例：某近地轨道交会任务的指标集

假设一个近地轨道交会任务，GNC采用IMU+星敏+GNSS组合导航，制导采用CW方程+脉冲修正，控制采用PD+推力器。可建立如下指标集（示例参数，非实测）：

该表可直接作为蒙特卡洛评估的输入清单。每次仿真运行后，按表逐项计算指标，再统计分布与达标率。若某项指标不达标，可回溯到对应分系统的参数或模型，定位问题根源。

综上，GNC性能评估的基础是"功能链路清晰、指标定义明确、映射关系可计算"。只有把制导、导航、控制的信息流与指标集对应起来，蒙特卡洛仿真才能产出有工程意义的结论，而不是一堆无判据的数字。