PCM/DQPSK遥测信号解调时位同步的软件实现研究

根据 PCM/ DQPSK信号的特点 ,提出一种新的实现位同步的算法。通过使用最小均方估计算法 (LMS) ,计算滑动窗内数据估计误差绝对值累加和的方法 ,搜索相位跳变点 ,实现位同步。同时给出一种简捷修正相位跳变点的方法 ,在每次解调前修正相位跳变点的位置 ,保证解调结果的正确性。     

卫星多通道异构遥测数据融合分析与比对方法

遥测数据是航天器研制阶段最重要的产品成果之一，是检测航天器功能及性能指标、验证航天器各系统研制成果，以及分析在轨测试数据的重要基线。航天器各通道的遥测数据的正确性和有效性显得尤为重要，本文提出一种卫星多通道异构遥测数据融合分析与比对方法，实现多通道异构遥测数据的预处理、融合分析、融合比对等，解决了直接人工判读效率低和准确性差的历史问题，有效提升卫星综合测试和在轨监视的数据分析效率。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于广义模糊熵的液体火箭发动机故障检测研究

定义了系统状态的广义模糊熵及其计算公式，即当前时刻滑动数据窗口上聚类结果的我模糊度，给出了滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与广义模糊熵之间的负指数关系，并基于该离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声对敏感度，从而进一步提高了基于自适应窗口滤波器的故障检测算法对强干扰噪声的鲁棒性。本文基于受强噪声干扰的实际试车数据，采用模糊Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络（ＦＫＣＮ）     

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℃。     

面向有效载荷的准实时在轨健康评估系统

卫星遥测数据通常有2种手段获得，一种是卫星经过地面测控站下传的实时遥测和延时遥测;另一种手段是通过数传分系统下传的全球遥测。全球遥测作为监视卫星载荷健康状态的主要手段，存在数据量大、文件数量较多、人工处理和判读工作量大等问题。针对该情况，提出准实时在轨健康监视系统的设计方案。该系统具备遥测源码定时获取、有效载荷遥测数据提取和解析、遥测数据存储、遥测数据自动判读和特征统计、超限报警、曲线显示和数据输出等功能，可对卫星有效载荷的健康状态进行准实时、自动化的监视和评估。     

基于CNN-BiGRU的空间目标RCS异常检测方法

针对相控阵雷达获取单个空间目标RCS数据率低、传统姿态异常检测方法提取短RCS序列有效特征困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CNN-BiGRU网络的RCS异常检测方法。首先利用滑动窗口对一段时间空间目标RCS实时数据进行积累;之后采用一维CNN提取不同检测窗口RCS序列的多尺度高维特征向量,采用BiGRU提取特征向量的时序依赖特征。通过将两个网络级联,实现对RCS随目标姿态变化的多元特征信息的有效提取;最后基于全连接层实现对目标异常RCS序列的分类与识别。仿真实验结果表明：相较于传统方法,所提方法检测准确率更高,抗噪声干扰能力更强。实测实验结果表明：利用仿真数据训练的模型针对不同源的实测数据,在低数据率条件下能够保持较高的检测准确度,所提方法具有较好的泛化性,更适用于相控阵雷达体制下RCS的异常检测。     

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。     

基于函数解析的卫星测试数据自动判读

以某在轨故障诊断课题为研究背景,针对目前卫星测试系统遥测数据判读主要依靠人工完成,效率低,可靠性低,对测试进度影响较大,还消耗大量人力的问题,通过调研卫星遥测值变化规律以及现有遥测数据判读方式,提出一种开放的判读函数编译平台,并在平台上实现了遥测数据的自动判读,提高了测试效率,减少了人力消耗,有利于实现在轨监测和卫星测试的自动化。     

应用先验数据的高分三号卫星快速定位方法

针对高分三号(GF-3)卫星多种姿态下快速定位的需求,提出一种应用先验数据的卫星快速定位方法。该方法以GF-3卫星的定位数据和姿态数据为辅助信息,计算导航卫星的仰角,实时判断导航卫星对GF-3卫星导航接收机的可见性,从而减少捕获时间,实现快速定位。GF-3卫星的在轨验证结果表明:应用先验数据的卫星快速定位方法,定位时间为115s,短于其他低轨卫星的855s,从而验证了方法的正确性。文章提出的方法可应用于其他低轨遥感卫星。     

卫星遥测数据实时压缩算法设计与实现

为了满足多星并行遥测数据处理和海量数据高并发分析的性能需求，便于后续进行数据挖掘、智能预警，本文提出并实现了一种卫星遥测数据实时压缩算法。针对遥测数据的特点，提出了遥测自适应分类方法，采用改进型RLE（Run Length Encoding，行程编码）压缩和增量压缩结合的算法，结合数据库技术，实现了遥测数据的压缩。在某型号卫星研制项目中，采用了该算法进行数据压缩，统计分析表明：该算法起到了很好的压缩效果。     

一种基于角度偏离的卫星分系统异常检测方法

为保证卫星稳定运行,延长卫星寿命,提出一种基于角度偏离的卫星异常检测算法(ADMAD)。针对卫星遥测数据构成的高维数据空间,利用共享近邻(SNN)算法构建相关数据集空间,用角度代替距离,采用基于角度偏离的属性选择算法筛选与异常相关的属性,使用归一化的马氏距离计算异常值,结合统计学知识计算得到异常阈值并对数据集进行分类。采用某卫星2014年7-9月、2015年7-9月控制和电源分系统的遥测数据分别进行验证,试验结果表明,在领域知识匮乏的情况下,该算法的准确率可以达到95%以上,算法鲁棒性较高,能够有效地实时检测卫星分系统异常。     

应用HP滤波的卫星遥测数据预测方法

卫星遥测数据预测分析在故障预警中发挥着重要作用。文章将用于时间序列分析的HP (Hodrick-Prescott)滤波引入到遥测数据分析领域中,提出了基于HP滤波分解的卫星遥测数据预测方法,并设计了在轨应用的系统方案。利用HP滤波将遥测数据的时间序列分解成趋势成分和波动成分,并根据各项特点分别使用多元自回归和季节型单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,然后叠加趋势成分和波动成分各自的预测值,得到最终组合预测结果。该预测方法可以有效降低由趋势性、波动性等因素相互影响产生的误差,提高预测精度,其系统方案可在卫星监视、故障诊断和预警中实际应用。利用预测方法对某卫星行波管阳压遥测数据进行分析,验证了预测方法的正确性和有效性,在半年时间内的预测结果的相对误差小于0.04%。     

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。     

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。     

基于PID的卫星发射主动段遥测接收系统

本文重点针对卫星发射主动段存在遥测盲区问题，开展卫星发射主动段遥测数据接收方法的研究，突破发射场通信建立、地面测控天线指向控制、卫星发射主动段遥测接收系统搭建等关键技术，提出了一种基于PID的卫星发射主动段遥测接收系统，进而高质量实现卫星发射主动段遥测数据全时段接收与监测。提出的方法在大气环境监测卫星发射任务中得到了试验验证，结果表明卫星发射主动段遥测数据接收完整且有效。     

基于优先级的通信卫星遥测数据调度策略研究

针对卫星遥测数据对传输要求的多样性,以及用户观测遥测数据的周期要求各不相同等特点,提出一种基于优先级的卫星遥测数据调度策略,建立参数优先级、源包优先级、虚拟通道优先级和调度方式优先级四层进行综合调度,有效提高信道的使用效率,最大程度满足用户对于星载实时遥测和延时遥测的观测需求,同时提供了可针对不同速率遥测参数和用户观测特殊需求定制的遥测下传策略,具有更大的灵活性和可操作性。