论失重和超重

给出了失重和超重的定义、物体本身所受重力和物体对支持物作用力（即视重力）的表达式。     

基于回归分析的航天器异常检测方法

针对某在轨航天器电源温控系统典型故障案例,提出基于Pearson相关系数回归分析的航天器多元遥测数据异常检测方法.首先,对相关遥测数据进行特征提取;其次,对正常状态下的遥测数据进行拟合建模,并用该模型检测后续遥测数据;最后,采用基于Pearson相关系数的回归分析方法对实测数据进行仿真分析.结果表明,针对航天器首次发生...     

基于CNN-BiGRU的空间目标RCS异常检测方法

针对相控阵雷达获取单个空间目标RCS数据率低、传统姿态异常检测方法提取短RCS序列有效特征困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CNN-BiGRU网络的RCS异常检测方法。首先利用滑动窗口对一段时间空间目标RCS实时数据进行积累;之后采用一维CNN提取不同检测窗口RCS序列的多尺度高维特征向量,采用BiGRU提取特征向量的时序依赖特征。通过将两个网络级联,实现对RCS随目标姿态变化的多元特征信息的有效提取;最后基于全连接层实现对目标异常RCS序列的分类与识别。仿真实验结果表明：相较于传统方法,所提方法检测准确率更高,抗噪声干扰能力更强。实测实验结果表明：利用仿真数据训练的模型针对不同源的实测数据,在低数据率条件下能够保持较高的检测准确度,所提方法具有较好的泛化性,更适用于相控阵雷达体制下RCS的异常检测。     

速率方位平台与激光捷联惯导车载重力测量比较

目前,成熟应用的航空重力测量系统主要为两轴阻尼平台,例如LaCoste&Romberg海空重力仪,以及三轴惯导平台,例如GT-1A航空重力仪和AirGrav航空重力仪。虽然捷联式航空重力仪研制及应用尚未成熟,但通过本文对自主研制的激光捷联式与速率方位平台式航空重力仪进行的车载重力测量试验表明,两种类型重力仪样机获得的自由空间重力异常精度相当。     

基于期望最大算法的空间事件及异常值探测

美国ELSET数据库提供的TLE数据是目前使用最广泛的数据,在热层大气密度反演、弹道系数估计、碰撞预警等领域具有重要作用。受空间环境扰动、空间事件以及TLE产生过程等共同影响,ELSET数据库包含大量亟待清理的异常值和识别的空间事件,例如发布错误的TLE、轨道根数异常和Bstar异常。现有方法在清理异常轨道根数时缺乏统一性,需要使用不同的技术,清理流程较为繁杂,并且仅适用于特定轨道区域的少数目标。为克服现有方法的弊端,提出了一种基于期望最大算法的滑动窗口–多项式拟合预报方法,对含有轨道机动的碎片以及受空间环境影响的碎片进行异常值与空间事件探测。研究表明,该方法能够灵活处理不同空间环境下的异常值与空间事件探测,具有普适性,适用于所有轨道碎片。      

航天用时间触发网络系统同步性的故障分析

确定性网络的同步性在航天电子系统中至关重要。为保证确定性网络在发生故障的情况下也能正常的进行时间同步,本文采用spaceVPX标准中典型的双星拓扑交换结构配置基于时间触发以太网协议的可容错系统。针对此架构,使用以太网的航天系统中发生故障的单容错结构进行了仿真,模拟了几种时间同步协议控制帧异常的情况：协议控制帧包括冷启动帧、冷启动应答帧、集成帧从故障交换机的端口发送到网络中的一个终端系统后对于时间触发网络的同步网络所产生的影响。仿真结果表明,故障交换机会逐渐延长处于正常工作的终端系统的启动时间,进而不利于整个确定网络系统的同步过程,但是如果设置不同协议控制帧的周期超过一定的数值后,单点故障不会影响双冗余系统的启动时间。     

基于SE-TCN网络模型的太阳电池阵温度异常检测

针对因卫星入境数据延迟,无法快速判断太阳能电池阵温度遥测数据是否发生异常问题,提出一种SE-TCN网络模型。首先借鉴SENet中的通道注意力机制,对时间卷积网络(TCN)进行改进,提高模型的特征提取能力;其次使用SE-TCN做为特征提取网络,训练出网络模型;最后对温度遥测数据做中长期预测(约4轨)。以某在轨卫星实际太阳能电池阵温度遥测数据作为实验数据。结果表明:本文提出的SE-TCN网络模型在评价指标上与传统TCN网络模型相比,平均绝对误差(MAE)降低了7.7%,均方根误差(RMSE)降低了5.2%,相关系数(R)提高了0.4%。当卫星入境时,该检测方法可根据预测值快速判断实时遥测数据是否发生异常。