一种基于迁移学习的遥测数据异常检测方法

为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题，提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法。首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练，使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力；然后将训练好的模型迁移到缺乏标签数据的目标域卫星中；利用目标域有标签样本对预训练模型进行微调，从而实现了对目标域测试集样本的异常检测。为了使1dCNN能够适应遥测数据样本的不平衡性，引入了代价敏感训练策略，建立动态损失函数，从而提升代价敏感一维卷积神经网络(cs 1dCNN)对于异常样本的识别能力。以某两个卫星的电源分系统遥测数据进行了验证，实验结果表明该异常检测迁移方法具有较好的有效性和鲁棒性。     

基于推演式聚类学习算法的卫星健康状态监视系统

提出一种基于推演式聚类学习算法的卫星通用健康状态监视系统,应用卫星运行数据构建多维空间向量集,通过聚类生成健康状态知识库,可以实时监视卫星遥测状态。使用某卫星热控分系统的测试数据对该系统的有效性进行了验证,结果表明:该系统具有较好的卫星异常健康状态识别与评估的能力和准确度,可为卫星健康状态监视手段的选择提供参考。     

基于双总线的FY-4卫星测控数管分系统及应用

介绍了风云四号(FY-4)卫星测控数管分系统特点及其应用。给出了测控数管分系统的组成和工作流程。采用CCSDS协议分包遥测,提出了虚拟信道遥测包调度策略、遥测包传输灵活配置策略、高精度高频可编程遥测,以及境外遥测全程采集4种分包遥测优化方法,实现了自主动态遥测采集和下传、在轨遥测异常排查、重点遥测波道高精度高频采样、卫星发射至定点过程的遥测盲区消除。分包遥控采用遥控数据优先级选择策略,保证了遥控与程控指令同时输出,实现了卫星发射至定点全过程的程控管理功能。设计了部件级和整星级故障管理策略,对部件级故障具备一定自主管理功能,其检测策略可对部件级故障进行诊断与切换重组,实现了对卫星重要故障状态的监视与应急处置。采用1553B+SpaceWire双总线结构,既满足了高低速数据使用需求,又提高了数据传输接口的通用性,同时对卫星重要参数有备份与恢复功能。FY-4A星表明:其测控数管分系统实现了预期的功能。     

应用自适应滑动窗口的卫星模拟量遥测数据跳变检测方法

提出一种应用自适应滑动窗口的卫星模拟量遥测数据跳变检测方法,针对卫星模拟量遥测数据特性,设计一种低计算量、简单易行的滑动窗口机制,并结合指数平滑方法处理遥测数据,根据遥测数据的局部波动情况自适应调整滑动窗口的检测灵敏度,通过组合滑动窗口实现对模拟量遥测数据的跳变检测、拐点检测和噪声检测,提高跳变信息检测的正确性。通过对某导航卫星热试验期间的真实遥测数据进行计算分析,验证了所提方法的正确性。该方法不依赖先验模型知识和标签数据集,具备可量化、低虚警、计算简易及适用性广的特点,可用于地面测试和在轨运行过程中的实时数据判读。     

融合注意力机制的航天器重建信号异常检测

针对航天器遥测数据异常检测时先验知识缺失、难以进行有监督条件下机器学习的问题,提出一种融合注意力机制的航天器信号智能异常检测算法。首先,通过注意力机制捕捉航天器遥测数据长距离特征,分析注意力关系矩阵为异常溯源提供指导。其次,采用堆叠自动编码器压缩数据维度并基于此重建输入信号,利用输入信号与重建信号间的残差获取误差重构序列。然后,基于窗口阈值法标记误差重构序列异常索引,实现航天器遥测信号异常检测。最后,通过多通道航天器遥测信号算例验证算法在提高航天器遥测信号异常检测性能与可解释能力的有效性。     

在轨卫星综合数据库系统的设计与实现

针对卫星在轨相关数据(卫星在轨综合数据)种类繁多,数据量大,查询时效性要求高等特点,对管理卫星在轨综合数据的关键技术进行了研究,提出将卫星在轨综合数据分类处理的方法,即利用遥测数据变化缓慢的特点采取变化存储的方法,压缩遥测数据的存储量,同时图形查询遥测数据时使用特征值提取算法快速完整地绘制遥测曲线;对于计算结果与在轨运行信息,采用数据类型描述的方式实现多类型数据的统一管理,较好地解决了计算结果与在轨运行信息数据管理复杂,数据类型扩展困难等问题。在此基础上,设计并实现了一套卫星在轨综合数据库系统。     

面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法

面向卫星电源高维周期性时序遥测数据，提出了一种新颖的代表性特征自编码器（RFAE）模型，并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法，从而使模型可以学习到相位相同样本的代表性特征；然后根据代表性特征重构样本，根据重构误差来判断样本是否异常。在试验部分首先通过模拟数据校验了RFAE算法能够有效地检测出高维周期性时序数据的异常，然后又采用某卫星电源系统2014年1~12月真实遥测数据进行试验，RFAE异常检测准确率达到99%，检测效果明显优于目前的其他异常检测算法，具有较高应用价值。     

导航卫星遥测数据趋势预测技术研究

介绍了基于遥测数据的趋势预测方法、基于物理模型的趋势预测方法和基于知识的趋势预测方法的适用对象和特点。文章对导航卫星遥测数据进行了分类,重点研究了基于遥测数据的趋势预测方法,给出了各类算法的适用性;并针对传统SumSin模型、ARMA模型的局限,给出了改进措施和实现流程。最后搭建了验证系统,用于上述算法的验证和导航卫星参数的提前预警。     

一种基于Kalman滤波的卫星遥测数据判读系统

分析了卫星遥测数据的变化规律,提出了一种基于卡尔曼(Kalman)滤波的遥测数据判读系统框架,并定义了系统中各模块的功能及接口关系,应用卫星实际遥测数据对判读系统的数据预测效果进行了验证。结果表明,此系统对数据异常反应迅速,能够很好地满足卫星测试的实时性要求。     

基于SE-TCN网络模型的太阳电池阵温度异常检测

针对因卫星入境数据延迟,无法快速判断太阳能电池阵温度遥测数据是否发生异常问题,提出一种SE-TCN网络模型。首先借鉴SENet中的通道注意力机制,对时间卷积网络(TCN)进行改进,提高模型的特征提取能力;其次使用SE-TCN做为特征提取网络,训练出网络模型;最后对温度遥测数据做中长期预测(约4轨)。以某在轨卫星实际太阳能电池阵温度遥测数据作为实验数据。结果表明:本文提出的SE-TCN网络模型在评价指标上与传统TCN网络模型相比,平均绝对误差(MAE)降低了7.7%,均方根误差(RMSE)降低了5.2%,相关系数(R)提高了0.4%。当卫星入境时,该检测方法可根据预测值快速判断实时遥测数据是否发生异常。     

基于回归分析的航天器异常检测方法

针对某在轨航天器电源温控系统典型故障案例,提出基于Pearson相关系数回归分析的航天器多元遥测数据异常检测方法.首先,对相关遥测数据进行特征提取;其次,对正常状态下的遥测数据进行拟合建模,并用该模型检测后续遥测数据;最后,采用基于Pearson相关系数的回归分析方法对实测数据进行仿真分析.结果表明,针对航天器首次发生...     

基于轨道动态模型的卫星天线指向功能测试方法

针对卫星天线指向算法工程实现准确度测试中存在的数据时间偏差处理问题,提出一种基于轨道动态模型的卫星天线指向功能测试方法。通过对时间偏差模型的分析,实现对由卫星发出的带有时标的指向角度遥测信息和没有时标的指向角度控制信号相对于卫星指向计算理论角度的误差测试;通过时间偏差消除算法成功将无时标数据的误差测试结果与有时标数据误差测试结果保持一致。在对同一轨道条件测试时,两类数据测试结果均在0.001°之内,可实现对卫星天线指向算法工程实现准确度的可靠测试。     

基于实时数据库的小卫星数据监视工具设计

提出了一种基于实时数据库的小卫星数据监视工具设计方法,根据实时数据库的技术特点,采用模块化设计方式,将多种数据监视功能进行组合。该数据监视工具主要功能包括遥测参数、遥测帧包数据、遥控指令、遥控指令判读数据、默认监视数据、自定义监视数据、遥测衍生数据、遥测基础信息数据、测试过程事件等的实时监视。在数据处理方面采用共享内存和哈希算法,可保证数据读写的可靠性和数据刷新效率,便于测试人员快速了解卫星当前的工作状态和健康状态。     

基于遥测数据的卫星在轨飞行温度仿真算法研究

研究一种基于遥测数据的卫星在轨飞行温度仿真计算方法,以卫星热控边界温度遥测参数作为仿真计算模型基准温度参数,挖掘星上设备温度与安装边界（热控边界）温度之间的数值定量关系,形成卫星温度关系数值矩阵。通过基准温度遥测数据与卫星温度关系数值矩阵之间数值运算,实现卫星在轨飞行温度仿真预计,计算误差小于2.5℃。     

高分七号卫星控制分系统设计及在轨验证

针对高分七号(GF-7)卫星控制分系统高精度姿态确定、姿态控制和快速机动的需求,文章采用星敏感器相对基准标定,将甚高精度星敏感器与前后视相机进行一体化安装的布局方式,并采用了数传天线轨迹平滑和干扰力矩补偿算法控制天线,采用高刚度高稳定度太阳翼驱动机构(SADA)控制太阳翼,从而实现了卫星的高精度姿态确定和高稳定度姿态控制。经在轨验证,结果表明:姿态稳定度小于0.000 06(°)/s,优于姿态控制分系统的指标要求,可为遥感卫星姿态控制分系统设计提供参考。     

遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法

针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题，提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法，能够有效消除局部区域均值的影响，从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中，实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率，可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。     

基于参数估计的BPSK/PM遥测异常信号识别方法研究

为了对卫星地面测试和在轨运行期间可能发生导致遥测信号异常的偶发故障进行排查,快速精确地定位问题,文章进行了异常遥测信号识别方法研究。针对二进制相移键控/相位调制(BPSK/PM)遥测信号,通过分析信号的特征,总结了遥测接收过程中异常信号可能发生的三种情况及其原因,提出一种基于参数估计的异常遥测信号识别方法,并进行了仿真验证。该方法的应用可以宏观区分遥测调制信号异常与数据异常,并作为异常信号存储和再处理的基础,从而为故障判定提供数据支撑。     

环境减灾-1A卫星Ka频段通信分系统技术

环境减灾-1A卫星(又称多任务小卫星)是亚太多边空间合作的重要任务之一,Ka频段试验分系统(Ka Band Experimental Subsystem,简称KABES)项目作为环境减灾-1A卫星上的试验载荷对于推动亚太多边空间合作具有十分重要的意义.KABES是泰国负责的分系统,其主要任务是在环境减灾-1A卫星上使用Ka频段进行泰国境内地面站与卫星之间数据传输的试验.文章提出了KABES有效载荷的技术方案,阐述了主要关键技术,该分系统已完成星地对接,且在轨运行正常,成功交付用户.     

在轨地球同步卫星地球敏感器干扰及指向计算

从工程应用角度,基于太阳、月球位置和卫星轨道根数推导了太阳和月球对地球同步轨道卫星红外地球敏感器干扰的计算公式及预报方法,同时给出了安全模式下卫星Z轴跟踪太阳时星上天线指向变化的计算模型。计算结果和卫星下传遥测数据验证了方法的正确性,可用于实际卫星管理。     

卫星姿轨控系统故障推演系统设计架构

研究了目前的卫星姿态轨道控制系统,针对其故障预测、诊断及对策提出了一套故障推演系统设计方案.该方案由故障动态注入系统、动态模拟系统、数据归档显示处理系统组成,完成了对在轨卫星的电性接口一致性仿真,通过计算仿真遥测数据与真实遥测数据的相关量获得异常指标,得出可能出现的故障模式;通过软故障、硬故障和真实部件故障注入方式复现...