失效卫星捕获的实时规划控制方法

针对高轨失效卫星维修、离轨等航天任务,借鉴自然界生物的运动控制策略,利用计算仿真完成各种工况下的失效卫星接近轨迹规划,然后设计深度神经网络学习轨迹得到的最优轨迹,提高了对各种卫星失效飞行情况下的接近轨迹实时规划和跟踪控制.在失效卫星姿态运动发生突变时,通过分段重规划,仍能保证快速重规划出期望轨迹,保证对失效卫星的成功捕...     

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

为了准确预测航空器的落地时间，提高空管部门间的协作效率，采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发，分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因，提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签，基于提出的重要特征，采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法，建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例，对4种机器学习模型进行训练、验证和测试，对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明，对于航空器进近飞行时间的预测，基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能，模型的泛化能力最好、精确度高，回归效果越显著；进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素，而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。     

面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值，学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案，但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先，给出了小样本学习的问题定义，列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系，同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战；接着，对基于小样本学习的图像分类进行了概述，并对其中代表性的工作进行介绍与分析；在此基础上，重点针对基于小样本学习的目标检测，特别是零样本条件下的目标检测问题，详细介绍和分析了现有的研究工作；最后，立足于现有方法的优缺点，从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望，期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

小推力转移燃料消耗估计的机器学习方法

深空探测任务设计初段往往需要求解复杂的全局优化问题。小推力轨迹的设计与优化问题精确求解较为复杂,求解速度较慢。由于计算能力与时间要求,不可能在全局优化的过程中对每一个方案都进行精确的小推力数值求解,所以在全局优化阶段需要对小推力转移进行快速准确地估计。采用机器学习的方法,对燃料最优小推力转移的燃料消耗进行了估计,其结果明显优于目前最为常用的Lambert估计方法。根据轨道描述方法的不同以及是否带有Lambert估计特征,采用不同的特征组合进行机器学习,分析结果发现带有Lambert估计特征的春分点轨道根数的特征组合为较好的机器学习特征组合。可为未来深空探测任务轨道设计提供参考。     

小推力最优轨迹协态估计的高效机器学习方法

针对变比冲小推力轨迹间接优化中的协态变量初值猜测问题,提出了一种基于机器学习的协态变量初值高精度高效估计方法。首先,基于标称最优轨迹延拓,建立了状态量边值高扰动上限情形下的数据集生成方法,并分析了扰动上限对求解效率的影响。然后,构建了基于位置速度、轨道根数和改进春分点轨道根数多形式状态量组合输入的人工神经网络(ANN)映射关系,分析并优化了神经网络结构。将提出的方法应用于深空探测小推力转移场景,仿真结果表明该方法相对于标称轨迹直接扰动的数据集生成方法及单一形式状态量输入的人工神经网络映射方法,均有效地提升了求解收敛率,能够高效高精度地估计协态变量初值,实现轨迹快速优化。     

星载原子钟在轨剩余寿命预测方法研究

原子钟是导航卫星最关键载荷之一, 开展原子钟健康状态评估与寿命预测相关工作, 对于及时掌握原子钟性能和运行状况, 确保卫星导航系统提供高可用性连续性完好性的服务, 具有重要意义。结合星载原子钟在轨失效特性分析, 提出了一种综合考虑原子钟随机失效与耗损失效的剩余寿命预测方法。该方法融合利用原子钟寿命周期内产生的多源多维数据, 通过概率统计和机器学习的途径实现原子钟的剩余寿命预测。经案例验证, 所提方法合理有效, 具有一定的工程应用价值。      

一种基于航迹特征的无人机与飞鸟目标雷达识别方法

对于现代雷达探测系统而言,无人机与飞鸟同属于具有“低慢小”特征的一类典型目标,而面对比较复杂的作战环境,其对功能的要求已经不仅局限于对两者目标实现稳定探测跟踪,如何有效区分两者类型并完成识别更是当下急迫且重要的难题。常规方法是从目标的微动特征差异进行区分,但由于两者回波微弱,很难通过时频分析方法提取目标特征。针对该问题,从航迹特征出发,提出一种无人机与飞鸟目标雷达识别方法。首先对比两者目标在运动轨迹上的差异性,进行特征分析,提出时间相关的航向震荡频率与速度震荡频率特征量描述方法,并在离线状态下,利用实测雷达系统记录的航迹数据,提取两者的有效特征量;然后利用支持向量机算法对样本进行训练,并在获得最优模型参数后,通过测试样本进行测试,测试分类结果显示准确识别率能够达87%;最后在线状态下跟飞实验,其结果既表明该方法的正确性,也体现了在工程实现角度上的轻量性、实用性、适用性,具有较高价值。     

飞机燃油系统全飞行剖面热边界模拟与温度预测

通过仿真实验和机器学习，对影响飞机燃油系统温度的主要因素进行了研究，并对燃油系统温度进行了预测。对飞机燃油系统的基本结构布局进行了描述。利用Simulink仿真平台建立了燃油系统热动态仿真，该模型可以模拟出全飞行剖面下燃油回路各个节点的温度，通过改变不同的条件得到影响燃油系统各个节点温度的主要影响因素，并通过机器学习模型对燃油系统的温度进行预测。研究成果可以估计和感知燃油系统的工作温度及飞机液压、滑油等系统的工作温度，为进一步进行燃油液压系统的热边界感知和机载液压与机电系统热载荷吸收控制打下基础。      

基于机器学习的高速复杂流场流动控制效果预测分析

流动控制激励器是主动流动控制技术的核心，其设计水平和工作性能直接决定了主动流动控制的应用效果和应用方向。为了获得流动控制激励器的作用规律，需要大量实验研究激励参数对控制效果参数的影响，实验代价较大。利用逆向等离子体合成射流激波控制实验数据，采用机器学习中的高斯过程回归模型，获得激励器参数（头锥直径、腔体体积、放电电容、出口直径）到控制效果参数（最大脱体距离）的映射规律，对比多种核函数下高斯过程回归的预测效果，采用特征重要性分析方法分析激励器参数对控制效果参数的影响程度。结果表明:对于小样本问题，采用2次多项式核函数Poly2的高斯过程回归预测精度最高。在特征重要性分析上，头锥直径对最大脱体距离的影响程度最大；其次是放电电容和腔体体积，2个参数的影响相近；出口直径影响最小。本文工作可为高速复杂流场流动控制实验中激励器各项参数的设置提供一定参考。     

基于改进组合机器学习的卫星遥测参数预测

对在轨卫星的运行状态进行监测、分析以及异常检测是卫星在轨运行管理的重要内容。预测卫星遥测参数序列的变化趋势，对卫星异常检测与处置、保障安全运行非常必要。针对目前对于周期性不明显且具有多种变化特征的遥测参数预测精确度不够的问题，本文引入对遥测参数的预测有辅助作用的因素作为协变量，提出了基于改进组合机器学习的预测模型。该模型使用全局模型和局部模型分别获取遥测参数序列的趋势特征和局部不规则波动特征，并采用改进的注意力机制捕获多维参数之间的关联关系，提高了预测精度。此模型可以提供点预测和区间预测的结果，为在轨卫星处置决策提供了更多输入。在科学卫星真实遥测数据集和时间序列公开数据集上验证了本文方法的有效性。