基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测

已有的飞行品质监控（FOQA）标准仅由地速的积分距离判定接地点远事件（LTE）的发生,无法结合多个快速存取记录器（QAR）参数检测并解释发生该事件的原因。通过滑动窗口对包含多个参数的QAR样本进行分段,按照分段位置形成若干分段样本集。由长短时记忆网络（LSTM）自编码器得到QAR样本分段及分段内向量的特征表示,采用K-means分别对这些表示向量进行聚类处理,实现QAR样本及其分段的符号化。使用正常航班QAR样本集的符号序列建立隐马尔可夫模型（HMM）,以检测包含接地点远事件的航班。由发生及未发生接地点远事件的QAR样本各个分段的符号序列构建HMM后,采用Viterbi算法确定接地点远事件在QAR样本分段内的具体位置。在真实QAR数据集上的实验结果表明,与其他多维时间序列异常检测方法相比,所提方法不仅能有效检测接地点远事件,而且可以获得多个QAR参数的异常值,辅助领域专家分析发生该事件的原因。      

基于预报偏差的LEO航天器轨道异常检测

针对由轨道控制、大气环境、碰撞等因素造成的低轨(LEO)航天器轨道突变问题,提出了一种基于预报偏差的轨道异常检测方法。选择LEO轨道的半长轴和倾角作为特征轨道参数,利用SGP4模型长期项对目标的两行轨道要素(TLE)进行预报得到特征轨道参数的预报值,通过对特征轨道参数的编目数据和预报数据进行平滑后求差得到预报偏差序列,基于马氏距离对预报偏差数据的两个分量进行联合异常检测。对Terra卫星2010年的机动事件分析结果同NASA发布的其机动历史相吻合,表明该方法可以有效地检测航天器轨道异常的次数、时间和类型,可应用于空间目标的监视与空间态势的感知。     

IRI-2007预测TEC在广州地区的适用性分析

利用广州站(23.2°N, 113.3°E) GPS双频接收机监测的电离层TEC数据和IRI-2007模型不同电离层输入参数计算得到的TEC预测值, 对比分析了太阳活动低年(2008年)广州地区TEC的变化特征. 结果表明, TEC观测值周日变化在16:00LT左右达到最大值, 而IRI-TEC最大值出现时间较GPS-TEC提前1h左右. TEC季节变化在春秋分较高, 两至季节较低, 表现出明显的半年特性和季节依赖性, 并出现冬季异常现象. IRI-TEC与GPS-TEC在白天具有较好的一致性, 夜间偏差较大. 不同电离层输入参数得到的TEC预测值也相差较大, 选用顶部电子密度参数NeQuick、底部厚度参数B0 Table并用URSI系数计算F₂层峰值参数时, 能较好地反映TEC观测值的变化特征. 在对磁暴的响应上, 预测值无明显变化, 观测值则有比较明显的表现. 通过对比, 初步分析了利用IRI-2007模型预测TEC在广州地区的适用性, 并给出了合理的参数选择方案.      

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

同轴接入设备的系统升级机制设计

高性能同轴网络(HINOC,High performance Network Over Coax)是面向下一代广播电视网的同轴电缆接入新技术,是实现模拟电视系统双向数字改造以及广播电视三网融合战略的关键技术之一.HINOC系统中的嵌入式设备HB(HINOC Bridge)与HM(HINOC Modem)需要通过在线升级实现软件版本的不断更新.针对目前一般的软件在线升级系统中普遍存在的整体加密传输效率低、硬件失效缺乏保护等问题,本升级系统设计在文件的传输和文件烧写的基本步骤上引入了文件差分编码解码、文件校验与加密解密以及异常保护机制.实际测试结果显示,升级系统能够满足HINOC系统在效率、安全性和可靠性方面的要求,保证了嵌入式系统的信息安全以及嵌入式设备在异常情况下的稳定工作.     

基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测方法

通过分析燃气轮机4种典型异常形式的产生机理以及特征表现,得到了不同异常形式与传感器关联网络结构特征之间的映射关系。在此基础上,得到传感器关联网络的异常特征模式,提出了基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测策略。通过实例分析,证明了融合多源信息基础上建立的传感器关联网络模型,可以过滤掉节点间关联指标低于阈值037的相关性,有效的实现燃气轮机的稳态异常检测,并可以检测出转速上升过程中,节点间相关性的正常线性变化趋势,存在大于12%的异常凹陷非线性趋势,从而有效的实现燃气轮机的动态异常检测。      

姿态异常下的星体自旋角速度确定方法

摘要： 针对在轨姿态异常后星体高速自旋情况,开展星体自旋角速度确定方法研究.提出一种基于太阳敏感器测量数据确定自旋角速度的方法,并对自旋角速率确定误差进行分析,得到各误差源对确定精度的影响关系;基于角速率确定误差分析结论,给出根据角速度大小选取不同时间间隔测量数据的策略,通过大时间间隔测量数据的选取,保证小角速度情况下的确定精度.所提出方法的有效性通过数学仿真验证,并在实际应用中基于太阳敏感器遥测数据获取在轨姿态异常卫星角速度.     

2012年3月9日中国某地球同步轨道卫星故障原因分析

利用GOES-15, SDO, SOHO卫星以及国际地磁台网的地磁活动指数数据, 对中国 某颗地 球同步轨道卫星(以GEO-X代替)在2012年3月9日02:50UTC发生的异常原因进 行了研究, 分析故障发生期间的空间天气特点, 采用文献[8]提出的SEAES-GEO空 间环境引起地球同步轨道卫星异常的专家系统对卫星故障期间的内部充电危 险系数、单粒子效应危险系数以及表面充电危险系数进行定量计算和危险等 级划分. 结果表明, 在卫星故障时刻, 其内部充电危险系数小于3, 表面充电危险 系数约为0.0011, 表面充电和内部充电不是造成GEO-X故障的原因; 受故障期间 质子事件影响, 单粒子效应危险系数持续维持在1以上, GEO-X卫星故障时刻单 粒子效应危险系数Z_SEE达到46.3, 正好处于单粒子效应危险等级的 红色阶段. 因此研究认为单粒子效应可能是造成本次卫星故障的主要原因.      

基于差分递减权系数的加权Q控制图

Q控制图的异常检出时间远长于参数已知时控制图的异常检出时间,对此提出了一种加权Q控制图方法.基于单容量样本度量和多容量样本度量,分别给出了相应算法,对算法的正确性给出了数学证明.加权Q控制图方法根据差分递减的权系数构造加权Q控制图的Q统计量,随后对该Q统计量使用Q控制图进行异常分析.仿真结果表明:加权Q控制图的异常检出时间短于Q控制图的异常检出时间,且与参数已知时的控制图的异常检出时间相差不大,综合考虑实用性和检测灵敏度这两个指标,加权Q控制图优于Q控制图和参数已知时的控制图.