基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果，并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求，提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法——基于权重的层次矢量量化算法（WHVQ）.算法将体数据划分为43的数据块，并为数据块设置权重，重点关注区域的数据块赋予相对较大的权重值.然后，对各数据块用三层结构表示.最后，对次高层和最高层分别采用基于权重的主成分分析分裂法产生初始码书，并采用基于权重的LBG算法进行码书优化和量化.实验结果表明，该算法能够在保证整体压缩效果的同时，提升局部重点关注区域的重构质量.      

低轨道航天器的表面充电模拟

为研究航天器表面材料在空间环境中的充电现象, 利用SPIS (Spacecraft Plasma Interaction System)模拟了航天器在低轨道等离子体环境中的表面充电情况, 通过对模拟结果进行分析并与实际观测进行比较, 可以看出模拟结果基本能够反映出不同性质材料之间的充电差别, 特别是导电材料与非导电材料之间的充电差别. 模拟得到的充电电位及充电时间与充电的一般理论计算结果符合较好, 且能够清晰反映出航天器运动中产生的冲击流及尾流的结构特征. 根据SPIS低轨道航天器表面充电模拟的特点, 认为SPIS的模拟结果是合理的.      

大气中子实时计算模式

为实时评估0~100km高度范围内的大气中子全球分布,对宇宙线在地磁场和大气中的传输过程进行了分析.利用蒙特卡罗方法工具包Geant4,预先计算不同能量的粒子在大气层中产生的次级粒子能谱分布,形成大气次级粒子数据库,并与相关模型进行对比,验证了该数据库的有效性和可靠性.以实测或预报的空间环境参数作为输入,计算同步轨道银河宇宙线和太阳质子事件能谱以及100km高度上的地磁垂直截止刚度,最终得到大气层顶上的粒子能谱.通过对大气次级粒子数据库的线性插值,实现1h分辨率的大气中子能谱和辐射剂量全球分布的实时计算.      

太阳质子事件中短期预报模型研究

太阳质子事件通量的预测对航天器抗辐射加固设计和航天员出舱活动具有非常重要的意义.针对一年以下的航天任务,利用经验统计方法,确认太阳活跃年和太阳平静年期间,1——365天不同时间段内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的太阳质子事件积分通量符合对数正态分布,且通量对数的标准偏差σ和期望值μ随任务期时间的变化满足对数函数形式.以此为基础,构建太阳质子通量的中短期预报模型.该模型能够针对太阳活跃年和太阳平静年,给出一定置信度下1——365天不同时间内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的质子事件通量分布,从而为执行中短期航天任务提供太阳质子事件通量的预测,以规避不必要的风险.      

TLE预报精度改进及碰撞预警中的应用

双行根数（Two Line Elements,TLE）是目前唯一公开发布且编目最完备的地球轨道空间目标编目数据,由于其根数的特殊性,必须配合SGP4/SDP4 使用导致其预报精度有限. 通过对TLE+SGP4/SDP4预报误差源的分析,利用历史TLE数据生成准观测数据重新进行轨道拟合,针对不同轨道高度和面积质量比情况,确定相应拟合周期,得出了基于弹道系数先验信息有效确定面积质量比的经验方法,对多个独立时段拟合后轨道根数结合数值方法的预报误差进行统计,结果表明,拟合后的TLE根数预报精度与稳定性有很大程度提升. 利用实例对拟合TLE在碰撞预警中的应用进行分析,认为该方法对航天工程中碰撞预警置信度的提高具有重要意义.      

低轨道航天器高电压太阳电池阵电流泄漏效应分析计算

在一种简化的太阳电池阵结构模型基础上, 利用太阳电池阵电流收集经验模式,基于电流平衡, 建立了一种计算低轨道航天器高电压太阳电池阵在等离子体环境中电流泄漏的方法. 利用该方法, 对高电压太阳电池阵电流泄漏效应与低轨道等离子体环境、电池阵电压、电池阵裸露金属面积的关系进行了分析计算.结果表明, 随着轨道高度增加, 电流泄漏引起的电池阵功率损失迅速下降, 影响最严重的区域为电离层等离子体密度最高的300～400 km高度的轨道区域; 电流泄漏引起的功率损失与太阳电池阵电压呈指数关系, 电压越高功率损失越大; 200 V以下的电池阵功率损耗较小, 远低于电源系统总功率的1%;电流泄漏与太阳电池阵裸露金属导体的表面积呈正比关系, 因此, 通过减少太阳电池阵裸露面积, 可以降低电流泄漏的影响.      

空间等离子体导致高电压太阳阵的电流收集

给出一种能方便计算空间等离子体引起高电压太阳阵（HVSA）电流收集的理论统计模式，通过对物理过程分析认为空间等离子体致HVSA的功率损耗对HVASA的设计是不应忽视的。     

基于机器学习相似度算法的Kp指数预报

基于机器学习中的相似度算法,建立了在历史太阳风数据中寻找与当前太阳风特征相近事例的推荐模型,用来预报地磁Kp指数.使用1998-2019年间随机选择的120个太阳风事例作为测试数据集,该模型能够推荐得到历史上与输入太阳风造成相似地磁影响的太阳风事例,最优事例的Kp指数与实际值的均方根误差为0.79,相关系数为0.93....     

航天器表面充电效应及其工程计算

文章较全面地介绍了航天器与空间等离子体发生的表面充电效应。从航天器表面充电的发现到充放电带来的危害,阐述了航天器表面充电研究对航天器安全飞行的重要性,最后对如何消减表面充电效应带来的危害提出了建议,分析了用充电软件进行工程模拟计算的可行性.     

X级质子耀斑的特征研究

为了更加准确地判断X级耀斑是否引发质子事件,对X级质子耀斑和非质子耀斑的耀斑积分通量、源区、CME速度、CME角宽度、背景太阳风速度及背景X射线通量的分布进行了统计研究.发现非质子耀斑和质子耀斑的积分通量、经度、CME速度和CME角宽度具有明显不同的分布.非质子耀斑大多集中在东部,耀斑积分通量小于0.3J·m-2,CME速度小于1300km·s-1的区域内;质子耀斑大多集中在中部或西部,耀斑积分通量大于0.3J·m-2,CME速度大于1300km·s-1的区域内.质子耀斑伴随的CME角宽度主要集中在360°,非质子耀斑的CME角宽度分布则相对分散.两类耀斑的背景太阳风速度和背景X射线通量分布差别不大.利用两类耀斑各个参量分布上的差异,有望提高X级耀斑预报的准确率.