基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

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。     

基于遥测数据动态特征的卫星异常检测方法

基于遥测参数分析异常是保证卫星正常在轨运行的基础,通常采用阈值法判断遥测参数是否超差来判断卫星工作状态,由于其无法检测在阈值范围内变化的卫星遥测数据异常,因而会导致故障漏报.本文利用遥测参数动态变化特性,提出一种基于遥测数据变化规律检测异常的方法.利用周期图谱法求解遥测参数周期,根据遥测数据各周期之间参数值的相似性,按照遥测参数周期对数据进行采样,得到平稳差分序列,对其建立自回归移动平均混合模型,通过精确的预测结果与实测遥测数据比较来发现异常.利用该方法对实际在轨运行的某卫星2012年5月太阳能帆板转动异常故障进行验证,结果表明其能够有效避免故障漏报.      

基于LightGBM的卫星飞轮温度预测

为保障卫星的正常在轨运行,地面系统需要对卫星运行状态进行监控预警,其中对卫星各系统的温度监控尤为重要.温度不仅直接反映卫星系统的健康状态,更会对系统器件的性能和寿命造成影响.飞轮作为卫星姿态控制系统的重要组件,其温度变化是识别姿态控制系统状态的重要信息.卫星飞轮温度的预测与预警对卫星在轨稳定运行具有重要意义.本文基于某在轨卫星遥测数据,结合空间环境数据,应用LightGBM机器学习框架研究建立梯度提升决策树模型,对卫星飞轮温度进行预测.经与实际遥测温度值进行对比验证,预测精度可以满足对卫星飞轮温度的监视需求.研究结果可应用于地面系统,对卫星姿态控制系统可能发生的温度异常进行预警,使地面运控人员能够提前规避风险,保障卫星的安全在轨运行.      

基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别

针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题，提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统计特性和互信息理论对遥测参数数据进行筛选降维，使用数据重采样技术解决数据集中存在的类别不平衡问题，构建集成学习模型，实现空间科学卫星工作模式的识别。借助某型号科学卫星真实遥测参数数据对该方法进行验证，在短时内便可构建完成算法模型，模型对整体类别的识别正确率高达99.67%，可正确识别多数类样本和少数类样本，为地面运控人员判断空间科学卫星工作模式提供了决策依据。     

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ARIMA-SVR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。      

距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法

卫星在轨运行期间，遥测数据表现形式通常为多维时间序列。高斯过程回归(GPR)模型可以为重要的遥测参数提供动态门限，及时发现隐藏在工程阈值内的故障征兆，但是高维卫星数据使得GPR模型具有局限性。因此，为获取与多个遥测参数相关的动态门限，在GPR模型的基础上，融合距离相关系数对预测变量进行选择，减少信息冗余和计算量，提高模型的可解释性，并估计模型的泛化误差以设置更合理的预测区间，提高模型的泛化能力，检测数据流的持续异常。对实际在轨卫星数据进行仿真实验，验证了距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法可以在卫星故障早期检测到数据异常，而且提高了模型的预测性能，降低了虚警率。      

基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天器运行数据进行预处理,将多维时域信号转换为二维图像信号;其次,搭建基于残差网络的故障诊断深度学习框架,并利用地面测试数据与其他航天器在轨运行数据对网络进行预训练;进而,为了实现当前在轨航天器实时故障诊断,本文采用迁移学习自适应方法,设计网络联合分布自适应代价函数,对故障诊断模型进行参数重调,使模型适应当前在轨航天器故障诊断任务.仿真结果表明,所提出的基于深度迁移学习的故障诊断方法可以快速准确的诊断出航天器故障.     

MEO导航卫星在轨放气产生的干扰力矩研究

摘要： 针对多颗MEO导航卫星太阳翼展开后产生比较明显的干扰力矩，对卫星稳定控制产生了一定影响的现象，本文根据动力学模型、姿态、角速度和飞轮转速变化，给出了干扰力矩计算方法，并结合多颗卫星在轨遥测数据进行计算，得出放气期间产生的干扰力矩.通过使用此干扰力矩进行仿真得出，卫星模拟器结果和在轨表现基本一致.此研究有助于优化卫星飞控流程，并指导卫星放气孔设计.     

基于STK的卫星实时视景仿真系统设计

卫星在轨运行的可视化仿真,能够直观、逼真反映卫星的实时轨道和姿态运动。卫星工具软件包（STK）是进行卫星系统仿真和分析的重要工具,能够满足卫星二维和三维的可视化仿真要求。在深入研究STK/Connect模块的基础上,应用Windows Sockets和多线程编程技术,开发了STK实时视景仿真驱动程序,该程序利用UDP协议接收模拟遥测计算机给出的卫星参数,通过与STK/Connect模块的通信,实时驱动STK的仿真运行,成功实现了卫星在轨运行实时视景仿真的演示效果。     

HXMT卫星长期任务规划算法

硬X射线调制望远镜（HXMT）卫星是中国首颗空间X射线天文卫星.为充分利用卫星资源,使科学产出最大化,需要进行长期任务规划.长期任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过分析HXMT观测特点和约束条件,建立了HXMT长期任务规划问题模型,并采用贪婪算法加遗传算法对模型进行求解.实例分析结果表明该方法能够有效解决HXMT长期任务规划问题.      

HXMT卫星快视成像

硬X射线调制望远镜(Hard X-ray Modulation Telescope,HXMT)的最重要的工作模式是扫描观测,包括巡天扫描观测和小天区深度扫描观测. HXMT的标准成像需要被观测天区完整的二维扫描观测数据,而同时利用HXMT的观测数据中包含的空间调制信息和旋转调制信息,快视成像可以在只有一维扫描的情况下获得被观测天区的较粗略的流强分布,从而可以在卫星的视场扫过一块天区后很快给出被观测天区的尽可能多的信息.本文详细介绍了快视成像的过程,并通过模拟计算给出了巡天扫描观测快视成像的灵敏度、定位精度和角分辨能力的分布.快视成像能提高HXMT发现暂现源的灵敏度,及时发现并定位出现在HXMT视场中的高能爆发现象,减少较强的暂现源和爆发对标准成像干扰将是标准成像的重要补充.      

基于符号化表示相似度度量的卫星多元工程参数异常检测

随着卫星系统复杂程度的日益增加,综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据,基于符号聚合近似算法（SAX）,研究卫星多元工程参数的异常检测问题,解决了当前异常检测方法中多元参数融合时不考虑上下文信息造成信息丢失的问题,实现多元参数有效融合,形成一种优化的基于快速动态时间规整算法（Fast-DTW）的异常检测算法。研究结果表明,模型在某卫星电源子系统的异常检测过程中,recall,precision和F1 score分别为0.947,0.9和0.923,能够实际应用于卫星异常检测,提高卫星在轨运行的安全性。     

HXMT的空间环境本底计算

硬X射线调制望远镜(HXMT)是一颗宽波段X射线(1～250 keV)天文卫星,其核心载荷高能X射线望远镜(HE)工作于硬X射线能区(20～250 keV),致力于实现硬X射线的高灵敏度巡天观测,描绘硬X射线天图,并对特殊天体作高灵敏度定点观测.为了获得高灵敏度,必须有效地抑制本底.本底主要是由轨道环境中的粒子(γ射线、质子、电子、中子)与探测器相互作用产生的.本文结合大量的描述近地空间本底的文献和最新的实测数据,整理出一套自洽的近地空间本底粒子的数据和公式,便于应用.并通过Geant 4软件模拟计算给出了HXMT的本底及本底随时间和轨道的变化.      

中轨道Walker导航星座在轨备份方案优化设计

针对中轨道Walker导航星座在轨备份方案的优化问题,首先提出了在轨备份星轨位优化设计方法,考虑星座运行期间在轨备份星与工作卫星存在共同提供服务的情况,选取PDOP值和可见卫星数作为轨位优化指标,建立了轨位优化模型,并基于NSGA-Ⅱ算法对不同轨位下在轨备份星对导航星座服务性能的提升效果进行仿真分析;然后,基于在轨备份星轨位的优化结果,建立在轨备份星替换的轨道机动模型,并综合考虑速度增量和替换时间,确定了以替换时间最少为优化目标的在轨备份星替换方案。结果表明,提出的在轨备份方案能有效满足备份星的设计需求,增强导航星座的服务性能,实现故障卫星的快速替换,可为导航星座备份星的建设提供借鉴。     

Hard X-Ray Modulation Telescope(HXMT) Mission

The HXMT mission concept consists of a slat-collimated hard X-ray detector assembly sensitive in 20～250 keV with a collection area of about 5000 cm2. Based on the reconstruction technique by direct demodulation developed in recent years, HXMT is mainly devoted to performing a hard X-ray all-sky imaging survey with both high sensitivity and high spatial resolution. It can also be used to make pointed observations of X-ray sources to study their spectroscopic and temporal properties in details. The main detector of HXMT consists of 18 individual cylindrical NaI(T1)/CsI(Na) phoswich modules, each with anarea of 283.5 cm2 and a field of view of 5.7°× 1.1° (FWHM). Its spatial resolution and position accuracy are 5′ and 1′ by using the direct demodulation in 1994, and in 2000 its feasibility and technical demonstration study was selected as a project under the Major State Basic Research Program of China. In October 2005, this project entered the full design phase and was listed as a candidate for the first dedicated astronomy satellite around 2010. We are now also considering secondary low energy instruments for this satellite.     

基于Kalman滤波器的卫星钟实时异常监测算法

基于卫星钟钟差的Kalman滤波器模型,提出了一种卫星钟实时异常监测算法,对算法原理进行了讨论,并利用IGS精密钟差数据,对算法进行了性能验证。结果表明：该算法对卫星钟的异常情况（包括单点相位跳变与连续相位跳变）可以进行有效监测,同时还可以完成异常数据的剔除与替换,并且具有较小的替换误差。该算法具有显著的实时性,可以应用于星载原子钟的实时异常监测中。     

面向综合环境监测的星载SAR技术发展

针对中国微波遥感对地观测在信息维度、反演精度、观测效率和体系架构等方面存在的问题,基于国家重点研发计划“星载新体制SAR综合环境监测技术”的研究内容与成果,探讨了面向综合环境监测的若干未来星载SAR技术发展。在超大幅宽成像方面,提出分段渐变重频时序设计方案和基于最优线性无偏估计的低过采样变重频数据处理算法,实现了跨盲区大幅宽星载SAR成像;在宽幅星载SAR高灵敏度成像方面,提出中频数字波束合成高效星上实时处理架构和加权因子快速生成算法,采用16通道机载飞行试验数据验证,图像信噪比提升约112dB;在多极化星载SAR成像方面,分别提出一种简缩极化分解算法及混合全极化方位模糊抑制方法,在P/L波段机载飞行试验中得到验证;在高精度干涉SAR技术方面,提出基于改进相位补偿方案的层析SAR处理方法,利用P波段全极化层析SAR数据验证,获得优于0.9m的森林高度反演精度;在综合环境监测星座架构设计方面,针对广域地表高程、地表形变、海浪谱能量、洋流速度和生物量应用,完成品质因数达100的高分宽幅SAR卫星方案,其观测效能和观测维度较目前在轨SAR卫星有大幅提升。