静止轨道风云四号气象卫星模拟器研究

为满足气象卫星地面系统工程研制和应用过程中的卫星模拟仿真需求,分析了新一代静止轨道气象卫星的功能特点和仿真需求,采用模块化集成原则设计了一种气象卫星模拟器技术架构,实现卫星平台、有效载荷和星地接口的综合模拟。研究了遥测遥控、高速数传、姿轨控和数据管理等卫星功能的模拟方法,实现卫星平台系统核心功能和接口模拟,讨论了有效载荷的功能模拟与载荷数据仿真方法,模拟仪器工作模式,并行实时输出载荷仿真数据。根据风云四号气象卫星星地系统特点,研究了系统评估方法和联试方法,从功能完整性、设计指标符合性、系统可用性等方面对系统效益进行评价。综合评估结果表明,该系统能够达到设计和应用要求。     

基于FPSDG模型的故障检测传感器的分布优化设计

针对航天器的故障检测问题,本文提出了模糊概率符号有向图(SDG)系统模型,并与传统SDG模型进行了比较说明;讨论了监控变量的初选取原则,提出了传感器分布优化设计方案,该方案既考虑了故障的可观测性,又考虑了故障传播权重和传感器监控成本的约束问题,方案采用了贪婪启发式算法,通过计算机程序实现了该算法,最后建立了某卫星一次电源系统的诊断模型,应用以上提出的方法,进行了故障检测传感器的分布仿真,结果证明了该方法的有效性。     

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...     

基于有向图分析的蠕虫早期检测方法

网络蠕虫给互联网带来了巨大的损失,实践证明,越早发现蠕虫的传播行为,就越有利于对蠕虫的遏制。首先分析了网络蠕虫早期传播的特征,然后借鉴GrIDS入侵检测系统的图分析思想,提出了一种利用有向图对网络蠕虫早期传播行为进行检测的蠕虫早期检测方法,并设计了有向图分析算法,对网络蠕虫与P2P应用、网络扫描以及突发访问等类网络蠕虫行为进行了准确识别。实验证明,可以准确检测网络蠕虫的早期传播行为,并定位蠕虫源主机。     

基于飞参数据的发动机碰摩故障检测模型仿真

在飞行实时状态监控过程中,强震动环境下的发动机碰摩故障检测的准确性,关系到飞行的安全.在强震动环境下,发动机转静容易发生碰摩故障,多个碰摩故障往往是同时发生的,但是,故障的振动信号之间不存在之间关联.碰摩故障特征彼此独立,故障特征数据之间缺少可直接建立的关联.传统的故障挖掘方法在发动机转静碰摩故障检测的过程中,只能 根据振动信号对这种故障进行检测,振动信号本身存在很多干扰,也很难包括所有的碰摩故障特征,导致故障检测不准确.为解决上述问题,提出采用改进关联规则挖掘的强震动环境下的发动机碰摩故障检测方法.针对飞机发动机碰摩数据进行关联聚类处理,获取样本空间的分类矩阵,并对发动机碰摩数据进行更新.根据更新结果,计算发动机碰摩数据关联概率值,得到概率决策,针对飞行器碰摩数据进行关联规则挖掘,实现发动机碰摩数据故障优化检测.实验结果表明,利用改进关联规则算法进行强震动环境下的发动机转静碰摩故障检测,极大的缩短了检测时间,降低了漏检率,提高了检测精确度.     

一种基于免疫的入侵检测关联报警模型

在入侵检测系统Snort的基础上,结合网络实时危险评估技术,提出了一种基于免疫的网络入侵检测报警模型SAIM。给出了网络环境下记忆细胞的表示方法,以及记忆细胞实时危险计算过程,建立了主机分类及总体实时危险计算方程,在此基础上给出了网络入侵检测报警模型。理论分析和试验结果均表明,SAIM模型能有效进行关联报警,提高报警质量。     

基于扩展有限状态机模型的故障检测

提出了基于扩展有限状态机的故障检测模型和检测算法。该模型对软件中的故障进行了形式化定义和描述,检测算法对故障模型中的状态变迁进行缩减,检测故障模型的部分状态变迁,进而可以有效缓解状态空间过大而引起的时间和空间效率问题,从而最大限度地发现被测系统中的故障;最后给出了一个简单协议来加以分析和验证。实验表明,该算法可以快速准确地定位软件中故障发生的位置。     

一种基于有向图模型的数据广播终端缓存算法

数据广播是将宽带数据广播到智能终端的一项技术,在数字电视领域被广泛采用.越来越多的数据广播前端采用基于浏览器的数据广播,网页内容在这些前端被打包成TS流,经过数据广播信道传输到终端,由集成在机顶盒内的浏览器解析,最终被显示到电视屏幕.本文分析了基于浏览器的数据广播系统,在前端为待传输的树型文件系统构建了有向图模型,并将其转移矩阵播发到终端;在终端提出了基于有向图的LRU-G缓存算法.仿真实验表明,相比LRU和LIX,LRU-G能够有效提高命中率,降低等待时间,改善用户体验.     

基于有向图的BIT级联虚警分析

机内测试(BIT)是一种提高系统测试性和诊断能力的重要技术,然而系统部件之间及部件内部存在的关联耦合关系往往导致BIT虚警;采用基于有向图的方法对BIT进行虚警分析,在系统级联图中对一种耦合关系提出同胚的概念,并给出了优化方法,给出BIT虚警分析步骤,分析报故部件的故障可信度和虚警可信度;仿真算例表明该方法可有效地应用于BIT虚警的分析。     

基于有向图的工作流模型的研究

工作流模型的建立是工作流管理系统中非常重要的一步,关系着工作流管理系统实施的成败。文中首先分析了基于IPO图的有向图工作流模型,并在其基础上运用面向对象的思想提出了基于活动节点和有向连接弧的有向图模型。接着分析了这种模型的特点,结合XML技术给出了该模型的XML文件定义,通过具体的实例说明了该种模型的可扩展性和可维护性,可以有效解决一些流程描述中的难点,并给出了流程描述难点如联合审批和回退机制的支持和解决方案。最后结合了电子文件的申请浏览流程的例子说明了该模型定义在实际流程的中的有效运用。     

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。     

基于定性和半定性方法的故障检测与诊断技术

首先介绍了基于定性和半定性方法的故障检测与诊断技术的产生背景和发展状况, 然后分基于定性方法和基于半定性方法. ———两大类介绍了主要的故障检测和诊断技术, 讨论了各种方法的优缺点, 介绍了一些典型的应用实例, 并对发展的趋向进行了探讨.     

加权有向图社区发现的子系统划分

提出一种基于加权有向图的社区发现子系统划分方法,并应用于分布式状态估计设计.针对一类复杂非线性系统,构建考虑连接边强度的加权有向图,引入社区发现算法将复杂非线性系统划分成多个子系统.同时考虑子系统之间连接边的数量和有向图顶点之间的连接强度,使得划分得到的子系统内部关联较强,而子系统之间的耦合强度较弱.针对划分得到的子系统,设计基于信息交互的分布式滚动时域估计算法,并与已有的子系统划分方法对比,在相同的状态估计设定下,所提出的子系统划分方法能够有效提高状态估计的性能.     

基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计

灾害性气象的频发不仅给人们的生活带来了极大的影响,而且还危及生态环境的稳定。为减小实测气象数据与真实数据样本之间误差,实现对灾害性气象观测数据的准确监测,设计基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统。设置温湿度传感器及防辐射罩,按照数据信息传输网络布局形式,将风速风向传感器、雨量传感器、太阳能控制器接入既定模块单元之中,完成监测系统的硬件设计。利用多源卫星遥感技术,定义多源影像空间,通过分解数字卫星图像的方式,确定监测极值点所处位置,并计算相似性度量指标的具体数值,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象图像配准处理。根据上位机组网模型,完善WINSOCK控件的连接形式,实现监测系统的执行程序编制,联合相关传感器元件,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计。实验结果表明,多源卫星遥感技术设计系统的湿度测量曲线、气压测量曲线、风速测量曲线与真实气象数据样本之间的误差值均未超过2%,能够准确监测灾害性气象观测数据。     

Analysis of fault detection method based on predictive filter approach

Model-based methods are most popular in fault detection and have received consid-erable attention in the past two decades[1,2]. Based on them, many kinds of detection al-gorithms have been developed for fault detection and diagnosis[3,4]. Usually those algo-rithms are adaptive algorithms or have adaptive structures including neural networks and neuro-fuzzy networks. But the errors in the models may decrease the robustness of the methods and increase the false alarm rate. A real-time predictive…     

基于SKPCA的卫星整流罩空调系统传感器故障检测研究

针对卫星整流罩空调系统对传感器故障检测的高可靠性的要求,在分析常见故障模式的基础上,采用了基于统计量核主元分析（ SKPCA）的故障检测方法,建立整流罩空调系统传感器故障检测模型,对整流罩空调系统传感器容易出现的偏置故障进行了验证实验。实验结果验证了SKPCA方法在整流罩空调系统传感器故障检测中的正确性和有效性。     

基于异构图注意力网络的微博谣言监测模型

社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播,同时也是谣言滋生和传播的温床,因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义,而现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息。为了解决这个问题,基于异构图注意力网络（HAN）构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用含有节点级注意力和语义级注意力的分层注意力机制。首先,节点级注意力结合微博节点的邻居生成两组具有特定语义的节点嵌入;然后,语义级注意力融合不同语义,得到最终的节点嵌入,并输入到分类器中执行二分类任务;最后,给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果。在两个真实的微博谣言数据集上的实验结果表明,MicroBlog-HAN模型可以实现微博谣言较准确的识别,准确率超过87%。     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1～62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10⁵个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。     

恶意软件的时序对偶数据流图挖掘及其检测方法

基于数据流图的恶意软件检测方法通常仅关注API(application programming interface)调用过程中的数据流信息,而忽略API调用顺序信息。为解决此问题,所提方法在传统数据流图的基础上融入API调用的时序信息,提出恶意软件时序对偶数据流图的概念,并给出模型挖掘方法,最后提出一种基于优化的图卷积网络对时序对偶数据流图进行分类、进而用于恶意软件检测与分类的方法。实验结果表明,所提方法的恶意软件识别准确率较传统基于数据流图的恶意软件识别方法有更好的检测效果。