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281.
282.
基于分层神经网络的航天器故障诊断技术 总被引:2,自引:1,他引:2
为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。 相似文献
283.
应用行程编码的航天器分包遥测压缩算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《航天器工程》2015,(2):58-61
针对航天器延时遥测存储数据量较大的问题,提出了一种应用行程编码(RLE)的分包遥测压缩算法。根据遥测数据的特点,对压缩算法进行改进,使压缩效果得到进一步提升。此外,对压缩数据生成符合空间数据系统咨询委员会(CCSDS)标准的分包遥测机制进行了阐述。对某卫星的试验表明,使用改进后的压缩算法,能够获得6.11倍的遥测压缩比,可提高延时遥测采样频率,增加航天器在境外的可用遥测数据量。 相似文献
284.
针对信号采集卫星系统中,采集目标的优先级和携带的信息量在星地资源调度过程中不断随时间变化的特点,提出了一种基于二次映射编码的动态调度差分演化算法(QMDSDE)。算法将采集目标的优先级和携带的信息量进行加权,作为采集的收益。在迭代求解时,根据卫星可见时间窗口的周期性特点设置固定的检测频率,以当前时刻所有目标收益的平均值和敏感系数的乘积作为检测环境变化的阈值。当检测算子的值大于阈值时,算法通过前向预测模型动态调整搜索方向,寻找问题的实时Pareto最优解。算法采用二次映射编码消除星地资源组合中的无效解,降低了算法的搜索空间,提高了算法的求解速度。经仿真校验,该方法在信号采集过程中,可以得到收益较好的星地资源调度方案,且具备较快的收敛速度。 相似文献
285.
惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
相似文献
相似文献
286.
287.
288.
临近空间测控系统技术特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
临近空间飞行器的兴起对测控与信息传输(以下可简称测控)系统提出了与传统航天、航空 相似文献
289.
针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定.同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整.对闭环回路... 相似文献
290.