基于SRAM型FPGA单粒子效应综合防护技术

为解决基于SRAM(Static Random Access Memory,静态随机存储器)型FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的扩频应答机在空间环境中时常发生功能故障的难题,提出了一种低轨卫星基于SRAM型FPGA的应答机的单粒子综合防护方案。该方案在代码级、器件级、单机级、整星级综合采用器件优选、结构屏蔽设计、巡检自愈、自主复位等多种方法,有效杜绝了单粒子事件带来的种种危害,已成功应用于某在轨卫星。在轨测试结果表明:遥测、遥控、跟踪测量等功能、性能指标满足任务要求,且未发生需要地面干预的问题或现象。该技术还可推广应用于其他采用低等级器件及其他类型FPGA、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)等大规模集成电路的星载单机防护。     

基于早期数据的航天测控软件缺陷预测

为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。     

《飞行器测控学报》征稿简则

《飞行器测控学报》是北京跟踪与通信技术研究所主管并主办的学术性刊物,是中国宇航学会飞行器测控专业委员会会刊。本刊主要报道国内外飞行器测控通信领域的研究,为相关领域的科研技术人员提供一个发表学术见解、总结经验教训、推广新技术、     

测控雷达伺服系统整流电路的建模与仿真

电力电子整流电路是测控雷达伺服系统的重要组成部分。某型测控雷达采用了三相零式反并联可逆整流电路结构。分析了整流电路可逆运行的工作原理以及晶闸管触发电路的控制方式,利用MATLAB/Simulink的建模功能,建立了触发脉冲产生电路和整流电路的模型,仿真得出系统可逆运行时电机的工作状态以及整流电路输出电压波形。仿真结果显示,此整流电路可以实现电机的四象限运行,所建模型正确。利用该模型可以对测控雷达伺服系统的分析和设计起到很好的辅助作用。     

电离层色散对DS/FH-BPSK信号解调性能影响

相位连续的DS/FH(Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列/跳频)扩频信号的扩频带宽比直扩信号更宽,在电离层的非线性相位以及跳频频点变化这两者的共同作用下,该信号的BPSK(Binary Phase Shift Keying,二相相移键控)解调性能明显恶化。依据随机变量概率分布的数学规律,推导得到了在背景电离层色散条件和跳频频点均匀分布前提下,某种DS/FH卫星测控信号的引导信号和长周期信号BPSK误码率的变化规律,并在特定信号参数条件下进行了误码率仿真。     

基于PXI的液体姿轨控火箭发动机试验测控系统设计与实现

针对液体姿轨控火箭发动机地面试验高精度、高风险和灵活多变的特点,设计研发了一套以PXI （PCI extensions for instrumentation）控制器为主体的发动机试验测控系统.控制系统拥有40路开关量控制能力,综合运用手动、时序和自动控制方式.测量系统拥有120路信号同步采集能力,具备故障诊断功能.测控系统软件使用LabVIEW开发,通用性良好.为增强控制可靠性,设计了面向工艺流程的试验面板,应用嵌入式控制,进行信号多级监测并引入紧急自动关机控制.为提高测量精度,对测量参数进行原位标定,提出了一种改进的干扰消除电路.该系统已多次成功应用于液体姿轨控火箭发动机地面试验,采用的设计方法有效地提高了测控系统的可靠性,测量精度和控制精度分别达到0.5%和0.1ms,能够充分满足多种类型的液体姿轨控火箭发动机对试验测控系统的要求.     

基于共享内存的数据交换技术及其在ATE测控程序开发中的应用

以LabWindows/CⅥ为基础,介绍了基于共享内存的数据交换技术及其在测控软件开发过程中的应用.实践证明,利用这些方法可以大大提高测控软件的开发效率,降低因程序错误而导致的ATE硬件及UUT损坏的可能性.     

中国天基测控将进入“高速公路”时代

我国第三颗地球同步轨道数据中继卫星——天链一号03星,于7月25日23点43分在西昌卫星发射中心由长征三号丙运载火箭成功发射。这次发射成功后,天链一号卫星将实现全球组网运行,此举标志着我国第一代中继卫星系统正式建成。     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

开放式网络化测控系统中的同步控制技术

现代测控系统的测量对象越来越复杂、越来越分散,信号采集和控制终端节点呈现开放式、网络化分布式发展趋势.