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。      

山口旺斯的奇异照片(下)

<正>我拍的数码照片则更为有趣。尽管通常只有皮埃尔能抓拍到奇异现象,但在我第一次拍到异常数码照片的那个晚上,那些异常照片从白色"光斑"到"烟"条,再到罕见的红效应,应有尽有。当时气温在16℃左右,少云,几颗星星点缀着没有月亮的天空,一点下雨的迹象都没有,也根本没有光源,除了我们相机的闪光灯。     

飞行品质监控在诊断飞机相关系统故障方面的应用

本文通过几个典型事例，阐述了在飞行品质监控工作中如何判别异常信息，并利用这些异常信息来诊断飞机相关系统的故障。为保证飞行安全提供了一种技术手段。     

基于Java的Web页中多媒体制作的关键技术

阐述Java在Web主页中多媒体制作的应用。利用Java语言实现多媒体制作的关键技术,其中包括多线程技术和异常处理技术。在Web主页中实现多媒体制作的关键技术,其中包括声音播放、声音合奏、图象播放及动画制作技术。     

航空导航GES/AES系统通信性能研究

航空导航GES(aeronautical ground earth station)/AES(aricraft earht station)系统以海事卫星为空间单元组成信息网络,为航空飞行器与地面提供报文和话音通信业务服务,具有很高的可靠性要求.如果通信过程出现异常,将导致航空飞行器与地面失去通信.首先论述了航空导航GES/AES系统的注册/注销、报文及语音通信等通信过程,然后对通信系统出现的异常情况进行分析研究,提出了应对这些通信异常情况的策略和方法.     

TEC计算方法探讨和赤道异常北驼峰时空特征测量初析

本文探讨了应用最小曲率原理由单站微分多普勒频移数据计算TEC时所遇到的问题和解决办法。处理了用MX1502大地定位接收机于1989年8月和9月先后在陕西临潼和北京观测的NNSS卫星多普勒频移数据,得到了TEC时空分布曲线。分析这些曲线,得到了TEC赤道异常北驼峰时空特征在太阳活动高年(尤其是8月中旬太阳特大质子事件中)的某些结果。     

模式化分析F区电离层赤道异常槽

利用二维低纬电离层理论时变模式模拟低纬电离层演化，考察影响赤道异常槽位置的物理因素．计算结果显示赤道槽有明显的季节、地方时和经度变化．以１１０°Ｅ为例，北半球夏季期间赤道槽一般在磁倾赤道北侧，最北达３°-３．５°Ｎ，而在北半球冬季期间一般位于磁倾赤道南侧，最南可达４°－５°Ｓ．进一步分析发现，赤道槽季节变化中光化电离率季节改变的影响很小，主要由水平中性风季节变化贡献．计算以８３天为例，白天赤道槽在地理经度１００°Ｅ附近最南，２８５°Ｅ附近最北，与观测特征基本一致．主要是背景大气水平风场的经度差异导致赤道槽位置的经度变化，而非前人认为直接由磁偏角控制的．     

基于改进YOLOv5的飞行员异常行为识别方法

为了快速准确地识别飞行员在驾驶舱内的异常行为,以保证航空安全,设计了一种基于改进YOLOv5算法的驾驶舱内飞行员异常行为识别方法。在YOLOv5的骨干网络中加入坐标注意力机制,获取在位置和方向上的特征信息,增强对注意力信息的敏感程度;改良交并比作为损失函数,提高模型计算速度和精度。训练自制飞行员异常行为原始数据集,实验结果表明,在模拟飞行驾驶舱中进行测试,能够准确快速识别飞行员的3种异常行为,平均精度达到98.3%,满足了识别要求。     

某型无人机空中风门开度值异常反馈故障分析

某型无人机试飞过程中,在空中自主飞行模式的额定档位时,风门开度反馈值出现异常,同时活塞发动机转速超转,处于超负荷运转状态下的发动机极易引发空中抱轴故障,从而造成空中事故。针对这一故障,经地面连接PMA通电排故,结合对飞参数据的分析,建立故障树,逐项进行验证,找出故障原因,最终提出了解决方案并对其有效性进行了验证。     

基于图像化变差函数的性能数据异常明别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常 判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4 方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关 键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O 验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。