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。     

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。     

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。     

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。     

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...     

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。     

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%。     

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。     

三结砷化镓太阳电池锂离子蓄电池的小卫星电源分系统仿真模型研究

目前,小卫星电源分系统大多采用太阳电池阵 蓄电池组的联合供电模式。三结砷化镓太阳电池凭借高转换率、高可靠性的优势,已广泛用作小卫星在光照区运行的唯一供电单元;锂离子蓄电池的长寿命、高能量密度特性,也使其逐步替代镉镍、氢镍电池作为小卫星的储能单元。文章通过分析某小卫星的三结砷化镓太阳电池、锂离子蓄电池组的数学模型和电源控制器的逻辑模型,结合在轨运行的温度、光照及衰减情况,建立电源分系统的SIMULINK仿真模型,得到仿真曲线,并将仿真数据与星上遥测数据对比。研究结果表明,在忽略入影、出影时太阳反照使得温度骤变的情况下,该小卫星的遥测值与模型的仿真结果相符,表明该仿真模型真实有效。     

数据驱动的卫星关键部件剩余寿命预测模型

针对目前基于统计学方法对卫星及其关键部件进行剩余寿命预测时普遍存在的建模困难、预测精度不高等问题,为更快速、更精确地预测在轨运行卫星关键零部件的剩余使用寿命(RUL),选取时序数据特征提取能力较强的门控循环单元(GRU)网络构建RUL预测模型.在模型构建时,除了利用卫星遥测数据之外,还将反映卫星通信质量的统计类数据添加...     

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。     

能源平衡模型中工作模式判别方法

卫星能源平衡模型用于计算卫星预期的能源消耗,以判断卫星能源能否保证任务的顺利完成,指导电源系统设计或对规划任务进行能源约束。能源平衡计算需要先判别卫星工作模式,工作模式判别的准确性直接影响能源消耗计算的准确性。目前对于多任务且姿态需要相应机动的卫星缺少有效的模式判别方法,为此,提出了通过建立索引表及查询数据库的方式进行工作模式判别的方法。建立不同时间序列工作状态与卫星工作模式索引表,将轨道时间序列及规划任务时间序列注入数据库,查询数据库中不同时间序列工作状态,对照索引表可得卫星工作模式。为提高运行效率,利用加速算法能减少查询次数,缩短查询时间。通过仿真实验对加速参数选取进行了讨论。该方法适合于工作模式复杂且可用时间序列对工作模式进行约束的卫星。     

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。     

融合北斗短报文与CCSDS标准的卫星遥测遥控数据系统设计

随着北斗系统全面建成,北斗短报文在我国卫星测控领域的应用逐渐展开。为了充分利用北斗短报文双向通信功能、保密性好、全球覆盖等特性,参考国际空间数据系统咨询委员会（Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS）的可扩展标记语言的遥测遥控信息交换（XTCE）标准,提出了融合北斗短报文与CCSDS标准的卫星遥测遥控数据系统设计方法。首先,分析了CCSSDS XTCE和北斗短报文的应用现状;其次,考虑到北斗短报文的容量限制,设计优化了卫星遥测遥控数据传输格式和内容;再次,针对北斗短报文传输特性,探讨了加密通信方法;最后,为保证遥测遥控数据传输的正确性与可靠性,设计了数据连续识别和丢包补发方法。结果表明,融合北斗短报文与CCSDS标准的卫星遥测遥控数据系统,可以为提高卫星的设计与科学使用提供参考。     

GNSS接收机加权RAIM算法研究

针对接收机使用加权最小二乘定位算法时的故障检测与识别问题,对加权RAIM算法进行了研究。首先,给出了一种卫星权值的计算方法,指出其主要取决于卫星星历误差、电离层延迟误差和对流层延迟误差。然后,通过在构造统计量时加入权值矩阵,得到加权RAIM算法的故障检测和故障识别模型。最后,基于BDS试验数据,对比验证了传统不加权RAIM算法和加权RAIM算法的性能。试验结果表明：故障检测方面,加权RAIM算法的性能与故障卫星的权值有关,而故障识别方面,两种方法性能相同。     

太空非合作遥感卫星三维重建点云的平面滤波方法

受太空环境光照条件弱、卫星高速运动、卫星表面纹理匮乏等因素的影响,太空非合作遥感卫星的三维重建点云中往往会存在大量噪声,给太空非合作目标的准确探测带来了非常不利的影响。文章以非合作遥感卫星的形状特征作为先验知识,提出一种三维重建点云的平面滤波方法。针对点云噪声的不同特点,首先利用统计分析滤波方法消除离群离散点噪声;其次,利用改进的区域生长聚类方法,分割出点云模型中的平面结构与离群点簇噪声;然后,分别用RANSAC算法和最小二乘法对平面结构进行滤波,并将平面结构附近的噪声点垂直投影至平面内,去除模型表面噪声。实验结果表明,该优化方法可以有效去除非合作遥感卫星三维重建点云中的大部分噪声,得到卫星平面结构的光滑点云数据。