基于随机森林的卫星快变遥测数据建模

现代卫星已逐渐成为国家重大基础设施,为了解其在轨运行状态,需要对遥测数据进行分析;其中快变遥测数据包含了大量卫星服务情况信息,对该数据进行基于机器学习算法的分析建模,可以更好利用特征维度高、数据量大的快变遥测数据,为人工智能在卫星数据建模、运维方面提供一种可能方案;提出一种基于随机森林算法对在轨卫星快变遥测数据进行建模的方法,并引入改进的二次网格搜索方法对模型参数进行调优;使用模型对某频点功率测量值进行预测,结果显示R2值达到0.98以上,预测值误差较小,建立了效果较好的快变遥测数据模型,为实现基于机器学习的快变遥测数据分析提供了一种可能的方案;     

基于GPS/北斗共视技术的铷钟驯服方法

为了提升铷钟的频率准确度等性能,以提供高精度的原子频率标准,在分析了现有铷钟驯服方法的基础上,提出了一种基于GPS/北斗共视技术的铷钟驯服方法,将铷钟的输出频率驯服到时间频率的最高国家基准UTC(NIM)上,克服了原来将铷钟频率直接驯服到星载原子钟方法中存在的频率准确度不高的缺点;另外,为了拓展北斗卫星导航系统的应用范围和维护我国在时间频率计量领域的独立自主地位,系统设计中除实现了GPS共视驯服外,还设计兼容了北斗共视驯服模式;试验结果表明,利用基于共视技术的驯服方法可以有效实现对铷钟的驯服,原来相对频率偏差指标为5e-11的铷钟经过GPS和北斗共视驯服后,其相对频率偏差指标分别提升至1.62133e-14和1.36395e-14,提升了3个数量级,达到了铯钟的水平。     

逐段回归近似的卫星遥测数据挖掘算法与仿真

卫星长期运行过程中积累的大量遥测数据蕴涵有宝贵的卫星状态变化信息,挖掘变化特征对发现卫星状态异常变化和诊断卫星运行过程故障具有重要意义.围绕在轨卫星遥测数据分析以及遥测的故障诊断相似性查找问题,提出了一种基于逐段回归近似(PRA)的卫星遥测时序数据相似性挖掘算法.算法首先通过对卫星遥测数据挖掘实现数据的降维处理,以减少数据量;其次通过建立多维空间索引树,并在索引树中通过相似阈值判断进行查找,以获得给定时序数据的相似序列.理论分析和仿真实测卫星电源分系统的时序遥测数据实验表明,该算法对遥测数据序列可有效地进行降维处理,并保持数据趋势性;建立的相似序列为提高在轨卫星数据分析和故障诊断的有效性和正确性提供了依据.     

卫星遥测数据处理软件的Excel VBA实现

为解决航天领域遥测数据处理复杂、判读困难的问题,采用Excel VBA技术,设计了一种卫星遥测数据处理软件,利用该软件可以很方便地对卫星遥测数据进行分析和判读,得到各遥测量的曲线显示及变化状态,并能给出遥测异常时的报警信息;该软件运行于通用计算机平台,需要Office、Excel支持,它包括卫星遥测数据的处理分析和遥测数据的曲线显示两大部分;该数据处理软件的使用为卫星遥测数据处理提供了一种新方法,实现了卫星遥测数据处理自动化处理和判读,大大提高了卫星遥测数据的分析判读效率,该软件现已成功应用于某型号卫星的遥测数据分析系统。     

基于循环神经网络的通信卫星故障检测

随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传统机器学习算法进行检测的研究也仅能检测出数量特征上的故障。针对传统的机器学习算法难以有效学习遥测数据趋势变化的问题,文中提出了基于长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的阈值化方法。通过LSTM预测模型来学习卫星遥测数据的趋势变化,同时以最大化相关系数与F1分数的方式为多维遥测数据的故障判定确定合适的阈值,此方式能够有效地通过卫星遥测数据的趋势变化来判断故障。实验数据采用某航天机构提供的时长为2年的24维通信卫星遥测数据,其核心模型LSTM网络在NVIDIA Corporation GP102[TITAN Xp]上训练,最终整体模型的准确率为99.34%,查准率为81.93%,查全率为94.62%。同时,与传统机器学习算法以及基于LSTM的非阈值方法进行对比,该模型的精度明显更高。实验结果表明,LSTM网络能够高效地学习到卫星遥测数据的趋势变化特征;同时,采用合适的方法选定阈值,能够有效地检测出通信卫星发生的故障,在很大程度上成功地解决航天领域中通信卫星的故障检测难题。     

一种授时守时板卡设计及实现

针对用时设备高精度时频信号需求,设计了一种基于卫星导航系统(GNSS)的铷钟授时守时板卡.板卡利用导航接收机授时秒脉冲(1PPS)长期稳定度高的特点,结合铷钟优良的短期稳定度和低漂移率特性,以接收机1PPS为基准对铷钟进行实时控制,进而生成高精度时频信号,对外提供高精度时频服务.当卫星信号丢失后,根据历史驯服数据调整铷钟频率实现高精度守时.测试结果表明,板卡授时精度优于20 ns,驯服期间瞬时频率准确度优于2×10-10,守时精度优于1μs/d.     

一种卫星遥测数据相关性分析方法

卫星遥测数据反映了卫星各系统的实时工作情况,是对卫星各系统工作状态进行分析判断的依据,其数据处理结果及质量直接影响卫星在轨性能的分析和状态的评定.运用ID3算法对卫星太阳帆板遥测数据进行分析,挖掘隐藏在数据中的知识和规则,得到数据之间的关联性,为卫星在轨性能分析提供依据.     

基于BP神经网络的卫星故障诊断方法

为了有效地利用卫星下传的海量遥测数据,在测试过程中对卫星进行实时的故障诊断,提出了一种基于BP神经网络的卫星故障诊断方法;该方法包括离线自主学习和实时在线故障诊断两部分;离线自主学习部分基于历史数据库和更新样本进行自主学习,学习获得神经网络模型存储于知识库;实时在线故障诊断部分依据相应的神经网络模型,对遥测数据进行实时在线的诊断;为了验证基于BP神经网络的卫星故障诊断方法的有效性和优越性,以现有型号三轴稳定近地卫星控制分系统为实验对象,利用该方法对具有代表性的红外地球敏感器和动量轮的相关遥测数据进行分析;通过将该方法的实验结果与基于Kalman滤波的方法的实验结果进行对比分析,表明该方法能够有效地对卫星的故障进行诊断。     

面向飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法研究

飞行器遥测数据是飞行器状态的直接体现,对飞行器遥测数据的不断深入分析和研究,可为飞行器的安全性和稳定性提供有效保障;目前复杂飞行器的遥测数据存在试验数据量大、人工判读效率低、数据间关联关系复杂且不易梳理等问题;同时,数据智能化分析程度低,缺少对海量历史试验数据的有效利用;为克服现有技术不足,通过对飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法进行研究,提出基于状态转换提取的关联规则挖掘算法,并与FP-Growth算法进行试验挖掘对比分析,实现对飞行器遥测数据参数的关联规则挖掘分析,有效地解决飞行器遥测数据间关联规则的梳理问题,试验结果准确率高,为飞行器工况与参数的关联规则挖掘提供重要参考意义.     

高性能可编程高斯白噪声的设计与实现

高斯白噪声生成是用于卫星地面测试的卫星遥测信号模拟源的一个功能模块。高斯白噪声生成分两步实现。介绍这两步中的主流算法,并对其性能进行了分析;采用了满足卫星遥测信号模拟源性能要求和适合高速可编程逻辑器件(FPGA)实现的一种新的算法组合;讨论了该算法组合的具体实现,包括加入对高斯白噪声均值和方差的控制;给出相应高斯白噪声的实际性能。     

伪卫星环境下的Galileo测试接收机通道结构设计

为了消除由于伪卫星测试环境下造成的远近效应，该文提出了一种基于SIC算法原理的伽利略测试接收机通道结构设计，利用伪卫星通道的跟踪结果生成强干扰信号用以抵消GPS和Galileo通道的输入信号的强干扰信号成分，并且伪卫星通道对较强的伪卫星信号使用1/8个周期的伪随机码做相关运算的方法，以牺牲9dB信噪比的代价使信号捕获时间大大缩短。Matlab仿真结果表明能很好地消除远近效应，并能加快伪卫星信号的捕获。     

混合时钟同步技术在船舶电力系统同步相量测量中的应用研究

针对船舶电力系统相对于陆地广域电力系统的不同特性,分析传统时钟同步方法对于船舶同步向量测量单元(SPMU)的局限性,采用一种基于IEEE1588协议的卫星时钟同步与局域网时钟同步相结合的混合时钟同步技术实现SPMU的时钟同步,通过实验对同步偏差性能进行测试,结果表明时钟同步偏差维持在±500ns以内,可以满足电力系统对电力参数测量的同步精度要求。     

基于扩展卡尔曼滤波的时钟模型辅助定位算法

在城市峡谷、深坑矿、林地周边等应用场合中,由于卫星信号被遮挡导致接收机观测量不足而无法完成导航解算,提出了一种新的时钟模型辅助定位方法,即同时利用伪距和多普勒观测量,通过扩展卡尔曼滤波器实时估算得到接收机钟偏和钟漂参数,并构建时钟模型,在导航信号缺失情况下利用该时钟模型进行辅助定位。仿真分析和车载实验结果表明,该方法在卫星导航信号缺失后仍然能够继续完成实时定位解算,使得系统可用性得到显著改善。     

遥感视频实时云检测的FPGA高效实现方法

针对目前遥感图像云检测算法及算法运行所需硬件平台复杂度高,无法进行在轨实时检测的问题,提出了一种基于FPGA的面向卫星在轨实时运行的遥感视频云检测方法.首先根据不同的遥感视频输入格式对其自适应降采样处理;其次对顺序流入的图像自适应阈值分割,然后对分割后的图像进行聚类获取云区域,进而提取每一块云区域的特征向量;最后计算整幅图像的云覆盖率和可用度,以此判断是否将图像下传.实验结果表明,在60 MHz的时钟下,且Camera Link接口每个时钟周期同时输入两个像素时,822×1096大小的遥感视频云检测速度可达132 fps,相对于传统的嵌入式双核CPU,速度提升了6～7倍.该方法可实现卫星在轨实时云检测,极大地缓解了有限的星地数传带宽和巨大的遥感数据量之间的矛盾,大幅提升遥感卫星系统应用效能,具有很强的实用价值.     

一种原子钟系统的碱金属腔体制备技术

简要介绍了相干布局数囚禁(CPT)原子钟的实现机理,对构成原子钟系统的碱金属腔及其制作方法进行论述.在对几种不同的碱金属腔制备技术对比的基础上,研制成功了原子钟腔体的专用键合设备,并成功进行了Rb腔的制作,Rb腔测试结果表明:腔体键合质量良好,封装入的Rb元素较纯净,可用于原子钟系统.     

Cuckoo search algorithm and wind driven optimization based study of satellite image segmentation for multilevel thresholding using Kapur’s entropy

The objective of image segmentation is to extract meaningful objects. A meaningful segmentation selects the proper threshold values to optimize a criterion using entropy. The conventional multilevel thresholding methods are efficient for bi-level thresholding. However, they are computationally expensive when extended to multilevel thresholding since they exhaustively search the optimal thresholds to optimize the objective functions. To overcome this problem, two successful swarm-intelligence-based global optimization algorithms, cuckoo search (CS) algorithm and wind driven optimization (WDO) for multilevel thresholding using Kapur’s entropy has been employed. For this purpose, best solution as fitness function is achieved through CS and WDO algorithm using Kapur’s entropy for optimal multilevel thresholding. A new approach of CS and WDO algorithm is used for selection of optimal threshold value. This algorithm is used to obtain the best solution or best fitness value from the initial random threshold values, and to evaluate the quality of a solution, correlation function is used. Experimental results have been examined on standard set of satellite images using various numbers of thresholds. The results based on Kapur’s entropy reveal that CS, ELR-CS and WDO method can be accurately and efficiently used in multilevel thresholding problem.     

基于一致性时钟同步方法的天基时频同步网建模与仿真技术研究

以卫星网络为核心的天基信息网络是现代通信网络的主要发展方向,卫星网络的高精度时频同步是天基信息网络正常运行的基础,也是卫星应用研究必不可少的前提条件;针对天基信息网络的时频同步问题,对基于一致性时钟同步方法的天基时频同步网建模与仿真技术进行了研究,通过相邻卫星节点建立的星间测量链路,实现了高精度时钟同步;进行了天基时频同步网建模与仿真系统的需求及功能组成的分析,完成了卫星网络场景仿真以及一致性时钟同步方法的仿真,仿真结果表明,逻辑时钟的时间偏差优于0.1 ns,相对频率偏差优于1e-10,时间间隔误差优于0.1 ns,时钟偏差优于10 ps@1000 s,阿伦方差优于1e-15@1 h。     

极轨气象卫星有效载荷航空校飞数据地理定位

航空校飞数据的地理定位方法用来确定数据中每一个像素的地理经纬度,它是整个数据处理过程的基础。介绍了一种用于航空校飞试验数据的地理定位方法。首先给出了问题的描述;其次建立了航迹和姿态模型;然后给出了地理定位方法的算法;最后给出计算结果及误差分析,验证了方法的可行性以及高精度。地理定位方法不仅仅可以用于极轨气象卫星的校飞试验数据处理,同时也适用于其他遥感卫星的校飞试验数据处理,具有非常重要的意义。