基于改进组合机器学习的卫星遥测参数预测

对在轨卫星的运行状态进行监测、分析以及异常检测是卫星在轨运行管理的重要内容。预测卫星遥测参数序列的变化趋势,对卫星异常检测与处置、保障安全运行非常必要。针对目前对于周期性不明显且具有多种变化特征的遥测参数预测精确度不够的问题,本文引入对遥测参数的预测有辅助作用的因素作为协变量,提出了基于改进组合机器学习的预测模型。该模型使用全局模型和局部模型分别获取遥测参数序列的趋势特征和局部不规则波动特征,并采用改进的注意力机制捕获多维参数之间的关联关系,提高了预测精度。此模型可以提供点预测和区间预测的结果,为在轨卫星处置决策提供了更多输入。在科学卫星真实遥测数据集和时间序列公开数据集上验证了本文方法的有效性。

基于新息灰预测的卫星遥测参数状态预测及应用

正确的预测是进行科学决策的依据。在航天测控领域中对卫星状态的准确预测是正确发布指令的重要依据,而卫星遥测参数趋势预测是状态预测的前提。根据卫星遥测数据特定的相似性,利用相似性原理和新陈代谢原理,充分利用最新的遥测信息,建立适用于卫星遥测数据的新息灰预测模型。通过工程数据仿真计算,验证该方法的正确性和可靠性。

基于冗余主从节点架构的飞行器遥测参数采集系统研究

基于冗余主从节点架构,设计了一种器载遥测参数采集系统,承担信息汇总功能的中心节点采用双机热备份,在出现故障时经自主判别和切换,可实现控制权快速切换,提高了系统的可靠性和重构性。采编单元的供电与信号采集模块采用一体化设计,降低了配套电缆网设计难度和重量。测试结果表明,该系统能有效地满足航天飞行器遥测参数隔离采集、传输和故障隔离的要求,实现遥测参数的高精度采集和传输,对于工程应用具有一定的参考意义。

遥测参数仿真与判决系统设计与实现

论述了遥测参数仿真与判决系统的模块化设计思想,充分利用实时遥测参数数据,通过以字符滚动、时间历程曲线等形式,实时显示并判决目标主要遥测参数的物理量、开关量和数字量等信息,实时监视目标的工作状态,为靶场试验提供可靠的决策依据。对软件实现过程中使用的程序设计技巧、实现方法及应用实例进行了简要介绍。

基于模块化设计的遥测参数仿真与判决系统

论述了遥测参数仿真与判决系统的模块化设计思想,采用面向对象的设计方法,各功能模块尽量独立,使得软件的修改和维护变得快捷和方便,大大降低了维护周期和成本。遥测参数仿真为测控装备和系统测控网联调提供了数据源。利用实时遥测参数数据,通过以字符滚动和时间历程曲线等形式实时显示并判决目标主要遥测参数的物理量信息,能够实时监视目标飞行的工作状态,为试验指挥提供可靠的判决依据。

基于Matcom的航天电子设备遥测参数预测

对大型航天电子设备的遥测参数进行预测分析可以在早期及时发现设备性能异常。论文中利用Matcom的矩阵计算功能,使用VC++开发了最小二乘支持向量机(LS-SVM)等多种预测算法,实现了对大型航天电子设备遥测参数的预测,有助于对设备性能预示分析和对异常及时有效处理。

一种卫星遥测参数趋势异常的自动识别方法

针对卫星遥测参数变化趋势人工监视准确度低、成本高的问题,在基于小波的频域转换方法基础上,提出了一种基于神经网络的趋势异常的自动学习和判别方法,即通过建立遥测参数趋势变化的频域特征向量模型,利用多层前馈(BP)神经网络方法,实现遥测趋势变化的自动判别和定位,能够有效提高卫星在轨监视的精细化程度和准确度。通过某卫星红外敏感器和太阳电池阵电流遥测趋势识别对方法的有效性进行了验证,结果表明:该方法能够满足自动监视要求,可为卫星在轨管理提供参考。

遥测参数实时判决系统的研制

导弹遥测数据实时判决系统充分利用遥测参数数据,通过字符滚动、时间历程曲线等形式实现实时显示,并判决弹上遥测参数的物理量信息,从而能够实时监视弹上设备的工作情况,为靶场对导弹试验的控制提供可靠的决策依据。

遥测参数动态分发技术

针对某卫星地面运控系统按需分发遥测参数的要求,提出了一套低成本解决方案。该方案引入遥测参数分发软件,从而化解遥测处理设备和业务系统之间的多对多关系;并基于以配置方式实现对遥测参数的订阅,以模板填写方式实现对输出数据的动态封装,设计出保证数据包可靠传输的机制。在此基础上,对遥测参数分发软件进行了总体设计,给出了主要功能的实现逻辑。软件的运行效果表明,该方案有效实现了多星多方遥测参数的动态分发,降低了系统复杂度。

遥测参数的实时判别

遥测参数代表了火箭或导弹等飞行器的实时状态,所以在任务中实现参数的实时判别已经是必须而紧迫的任务。详细讲述了遥测参数的子帧、副帧和特殊帧的结构形式,针对参数的各种结构形式提出了线性增长判断、越界判断和比特位判断等几种实时判决方法,在实际工程中得到了较好的效果。结合工程实践讲述了遥测参数实时判断软件的结构和实现方法,并介绍了工程软件开发过程中的一些经验和技巧。

ARIMA-SVR组合模型在卫星遥测参数预测中的应用

为辅助卫星在轨运行提供决策分析支持,结合卫星遥测参数的时间序列特性,利用一种ARIMASVR组合预测方法,通过对卫星遥测参数进行预测,判定实际遥测数据是否处于正常范围。该组合模型利用ARIMA模型对预处理后的数据进行线性拟合,并利用SVR模型对数据的非线性部分进行补偿。以KX09卫星星敏A的温度遥测数据为基础,分别利用组合模型对短期及中期星敏A温度进行预测,得出短期和中期均方根误差(RMSE)分别为0.768和0.968,相比单一ARIMA模型,短中期RMSE分别提高46.2%和16.4%。此外,对该卫星陀螺B的x轴角速度进行了短中期预测:短期预测中,组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高71.2%;中期预测中,组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高64.2%。实验结果表明,ARIMA-SVR组合模型为保证卫星在轨正常运行提供了有效的决策分析支持。

运载火箭遥测参数起始电平自动判读软件设计与实现

为了提高运载火箭遥测参数起始电平的判读效率和覆盖性,更好地满足高密度测试的需求,在此基于LabVIEW平台和ACCESS数据库设计开发了一款遥测参数起始电平自动判读软件;该软件融合了数据库模型、组播接收、全波道计算、全帧挑路、自动判读、包络分析、实时显示、故障报警等多个功能,可实现遥测参数全波道数据的自动测试;该软件在多个型号运载火箭测量系统综合试验中进行了应用,高质量的完成了测试任务,相比于传统人工判读模式,在判读效率和精细化程度上具有明显优势。

基于长短期神经网络的遥测参数趋势预测

时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。传统的时间序列预测主要依靠基于模型的方法,比如季节性差分整合移动平均自回归模型(SARIMA)和指数平滑法(EXP)等。此类方法的参数选择严重依赖于专家经验,适用性并不广泛。针对周期性遥测参数,采用长短期记忆网络(LSTM),学习长时序依赖关系并给出多步预测值。试验通过将预测问题转化为监督学习问题建立半实时仿真环境,并重点研究了观测窗口、预测窗口、网络结构等对性能指标的影响。对比LSTM、SARIMA、EXP,结果表明LSTM具备优异的线性拟合能力和良好的非线性关系映射能力。LSTM预测方法摆脱了传统方法受制于专家经验和模型精度低等问题,为开展实时遥测参数预测奠定了基础。

航天箭载无线收发机遥测参数设计

箭载无线收发系统由于涉及的产品和环节较多,且天线属于结构件又不便于状态监测,导致故障定位的难度通常较大;若能在进行箭载无线收发机设计时就设置全面、合理的遥测参数,作为划清与外部设备接口界面的依据,则可为系统故障定位提供更多有力支撑;基于对历次飞行试验中因遥测参数设置不合理造成故障难以定位案例的研究,从利于故障定位的角度出发提出了在接收机中设置"灵敏度遥测"、"锁定指示遥测"参数和在发射机中设置"功率遥测"参数的建议;对于能够设置更多遥测参数的无线收发机,可以进一步考虑设置"电压监测"参数、"本振锁定"和"信噪比SNR"等参数;结合具体案例,分析了遥测参数设置不合理对故障定位造成的不良影响以及遥测参数改进设计的具体方法,供后续开展设计时参考。

遥测参数有效性检验方法研究与应用

数据检验方法主要包括平稳性、正态性和周期性检验等,文中应用数据检验方法的理论和方法针对导弹遥测振动参数进行分析和建模,最后通过编程实现工程应用。试验结果证明这些方法可行有效,提高了试验处理结果数据的可靠性。

某飞行器温度遥测参数异常分析

针对技术阵地测试中某飞行器上温度遥测参数的异常现象,根据电路工作原理,分析了产生异常现象的机理,对故障进行准确定位,排除了故障;并结合工作实际,对高质量、高可靠飞行器遥测温度变换器的制造工艺提出了合理化建议。

动态规划在多源遥测参数优选中的应用

本文采用时间尺度对多源遥测数据进行多网格划分,抽象划分的多源遥测数据节点,在满足无后效性和最优子结构的前提下,提出基于动态规划的多源遥测参数优选模型。结合工程实际,对优选目标进行了状态设计和状态转移,完成了算法的设计和实现。利用实验数据附加随机误码信息,对模型和算法进行了验证,误差精度能够满足数据处理和分析的要求,基于动态规划的多源遥测参数优选思想切实可行,在多源遥测数据不同时混杂高误码信息的情况下,可以作为遥测数据优选工作有效的手段。

首次火星探测任务遥测帧同步参数设计

针对深空探测任务的遥测帧同步问题,结合深空测控设备帧同步器实际参数结构,推导了平均正确入锁时间解析式。根据深空任务重要阶段中器地通信时长短的特殊需求,提出了采用数据有效处理时间占比的数据有效率定义和计算方法,用于计算帧同步器在不同链路通信时长下的综合性能。分析了平均正确入锁时间和数据有效率两项指标的特点和不足,提出通过设定数据有效率阈值再由平均正确入锁时间选优的参数设计方法。最后,根据首次火星探测“天问一号”任务链路条件,给出了最佳帧同步参数,结果表明参数在我国深空站应用效果良好,方法有效。

多源遥测参数质量控制的FY-3C MWHTS观测亮温质量评分

微波湿温探测仪(MWHTS)是中国第二代极轨气象卫星风云三号C星(FY-3C)的主要传感器之一,其观测资料的同化受到国内外科学家的广泛关注。卫星观测资料的精度和稳定性是决定其能否被同化及同化效果好坏的关键之一,而卫星平台环境变化和星上到地面进行数据传输时的误码都会直接影响观测资料精度和稳定性,从而影响资料的同化效果。为了解决这一问题,建立了多源遥测参数质量控制模型。首先从星上直接获取的FY-3C MWHTS原始数据包出发,对解码后影响仪器性能的各类遥测参数进行长时间(5年半)序列时变特征分析,建立质量控制方案,完成了多源遥测参数质量控制技术的开发;再从仪器定标原理和观测机理出发,提取直接影响MWHTS定标精度的5个关键参数(热源黑体温度、仪器温度、热源黑体观测计数值、冷空计数值和扫描周期),利用MWHTS实际观测亮温和快速辐射传输模式RTTOV正演模拟结果 (O-B)对关键参数敏感性进行分析。结果表明,扫描周期质控对O-B结果影响最大,仪器温度质控的影响最小。基于敏感性分析结果得到五个关键参数对仪器定标质量的评分准则,用百分制对FY-3C MWHTS逐通道逐扫描线逐像元观测亮温进行评分,构建了MWHTS质量评分体系来刻画仪器观测数据的定标质量以保证数据的定量应用。该质量控制模型已经用于FY-3C MWHTS业务数据处理中,逐条扫描线逐通道逐像元的评分结果也写入到仪器L1级数据中对全球实时业务发布。

轻通信负荷的转子参数遥测技术研究

为了解决转子参数遥测过程中大量数据实时传输的困难,提出了一种轻无线通信负荷的遥测技术方案,通过节点的实时异变检测、高速本地存储、过程数据抽取等环节,减少实时无线数据传输。针对节点资源的特点,异变检测采用改进的任意长度支集Harr小波变换,可靠性高、实时性好;数据存储利用A/D转换时间,提高采集和存储的总体速率;数据抽取采用自适应提升格式小波变换,兼顾数据量减少和信号特征保留。最后在自行设计的转子参数遥测系统中测试各个环节的功能,验证轻通信负荷下进行一般转子参数遥测的可行性。