ARIMA-SVR组合模型在卫星遥测参数预测中的应用

为辅助卫星在轨运行提供决策分析支持，结合卫星遥测参数的时间序列特性，利用一种ARIMA-SVR组合预测方法，通过对卫星遥测参数进行预测，判定实际遥测数据是否处于正常范围。该组合模型利用ARIMA模型对预处理后的数据进行线性拟合，并利用SVR模型对数据的非线性部分进行补偿。以KX09卫星星敏A的温度遥测数据为基础，分别利用组合模型对短期及中期星敏A温度进行预测，得出短期和中期均方根误差（RMSE）分别为0.768和0.968，相比单一ARIMA模型，短中期RMSE分别提高46.2%和16.4%。此外，对该卫星陀螺B的x轴角速度进行了短中期预测:短期预测中，组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高71.2%；中期预测中，组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高64.2%。实验结果表明，ARIMA-SVR组合模型为保证卫星在轨正常运行提供了有效的决策分析支持。      

面向有效载荷的准实时在轨健康评估系统

卫星遥测数据通常有2种手段获得，一种是卫星经过地面测控站下传的实时遥测和延时遥测;另一种手段是通过数传分系统下传的全球遥测。全球遥测作为监视卫星载荷健康状态的主要手段，存在数据量大、文件数量较多、人工处理和判读工作量大等问题。针对该情况，提出准实时在轨健康监视系统的设计方案。该系统具备遥测源码定时获取、有效载荷遥测数据提取和解析、遥测数据存储、遥测数据自动判读和特征统计、超限报警、曲线显示和数据输出等功能，可对卫星有效载荷的健康状态进行准实时、自动化的监视和评估。     

基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别

针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题，提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统计特性和互信息理论对遥测参数数据进行筛选降维，使用数据重采样技术解决数据集中存在的类别不平衡问题，构建集成学习模型，实现空间科学卫星工作模式的识别。借助某型号科学卫星真实遥测参数数据对该方法进行验证，在短时内便可构建完成算法模型，模型对整体类别的识别正确率高达99.67%，可正确识别多数类样本和少数类样本，为地面运控人员判断空间科学卫星工作模式提供了决策依据。