基于长短期记忆神经网络的太阳耀斑短期预报

提出了一个基于长短期记忆神经网络的耀斑预报模型,利用过去24 h太阳活动区的磁场变化时序构建样本,通过长短期记忆神经网络对磁场特征时序演化进行分析,预报未来48 h内是否发生≥M级别耀斑事件。使用的数据集为2010年5月到2017年5月所有活动区样本,选取了SDO/HMI SHARP的10个磁场特征参量。在建模过程中通过XGBoost方法选取权重、增益率和覆盖率均较高的6个特征参量作为输入参数。通过测试对比,模型的虚报率和准确率与传统机器学习模型相近,报准率和临界成功指数分别为0.7483和0.7402,优于传统机器学习模型。模型总体效果优于传统机器学习模型。     

使用深度神经网络检测Cassini ISS图像中圆盘状星体轮廓

Cassini空间探测器光学成像系统（ISS）拍摄的图像中,很多卫星呈现为面元,其轮廓检测是天体测量的重要工作.使用神经网络方法进行ISS图像中面元轮廓检测.每个ISS图像的像素分为轮廓边缘和非轮廓两类.使用神经网络框架TensorFlow,输入每个像素的9个特征,输出每个像素的分类.利用约3.6万个像素训练该网络,通过380幅ISS图像进行测试.与人工标记结果相比,轮廓像素检测的平均精确率为78.26%,平均召回率为73.32%.以检出轮廓像素作为输入,通过椭圆拟合得到面元的轮廓,所得轮廓与面元真实轮廓吻合良好.研究结果表明该方案能够有效检测出面元轮廓,进而给出假图像星的排除范围.      

深空探测低信噪比通信研究

与传统无线通信相比, 深空通信由于传输损耗巨大、探测器能量受限且轨道多变等因素, 须解决信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)极低、数据接收不连续及信道参数多变等难题. 针对这些问题, 论述了在深空探测极低SNR下需重点研究的深空天线组阵、编码与调制、联合解调译码、喷泉码以及其自主无线电实现等关键技术, 以有效协助解决上述深空通信难题. 同时, 讨论了这些关键技术的发展趋势及其在未来深空通信中的应用.     

Sequential dynamic resource allocation in multi-beam satellite systems: A learning-based optimization method

Multi-beam antenna and beam hopping technologies are an effective solution for scarce satellite frequency resources. One of the primary challenges accompanying with Multi-Beam Satellites(MBS) is an efficient Dynamic Resource Allocation(DRA) strategy. This paper presents a learning-based Hybrid-Action Deep Q-Network(HADQN) algorithm to address the sequential decision-making optimization problem in DRA. By using a parameterized hybrid action space,HADQN makes it possible to schedule the beam patte...     

基于我国VLBI网航天器定位归算仿真分析

结合我国VLBI观测网现状,通过仿真计算分析了观测时延噪声与系统差、预报轨道偏差和测距误差等对航天器定位归算的影响。结果表明,仅利用VLBI跟踪时附加飞行器地心距约束有利于压制定位点的弥散。 3站 VLBI跟踪的定位解是有偏估计,4站跟踪时要求所加约束的误差应与预报轨道偏差相当,若过大将起不到压制定位点弥散的良好效果,若过小则会在定位结果中引入系统偏差。时延与测距的观测噪声主要引起定位点序列的弥散。若观测量存在系统差则将引起定位结果的系统性偏差,而且定位点序列会发生渐近线性趋势跳变。同时,这也可以作为观测量是否存在系统差的判据。另外,若某时刻前后VLBI跟踪站存在3、4站变更,定位点序列有时发生趋势变化。分析结论对于我国后续探月和萤火计划等工程实践具有借鉴意义。     

基于交互融合的高精度图像融合算法的研究

针对可见光和SAR图像融合,提出了一种基于跨模态差分感知和注意力机制的交互融合（TDPAM Fusion）算法,能有效保留可见光图像中的纹理结构和SAR图像的细节信息。首先,采用跨模态差分感知融合（Cross-Modal Differential Perception Fusion, CMDAF）模块提取图像的互补信息,避免真值缺失并提高融合精度。其次,通过坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）提高特征提取的准确性和效率,增强语义信息的集成。最后通过交互融合算法（Interactive Fusion Module,IFM）将特征自适应融合。设计了相应的大型基准数据集,用于网络模型的训练和测试。实验结果表明：TDPAM Fusion融合算法可以获得包含清晰SAR信息的高质量可见光图像。此外,融合算法将互信息（Mutual Information,MI）、空间频率（Spatial Frequency,SF）、视觉保真度（Visual Fidelity,VIF）和相关系数（Correlation Coefficient,CC）等关键指标,分别提高了约6.41%、10...     

基于改进SSD算法的航拍目标检测算法研究

研究基于深度学习技术的无人机航拍图像目标检测算法,首先介绍目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector),并对其特征提取网络进行改进,采用稠密特征提取网络替换原网络的主干特征提取网络,提高算法的特征提取能力,从而提升了算法的检测精度。针对网络实时性问题,在算法中引入分组卷积,极大地减少了网络参数量,提升了网络推理速度。为解决训练中出现的正负样本不均衡问题,利用焦点损失（Focal Loss）改进了原算法的损失函数,进一步提升了网络的收敛速度和精度。最后,通过仿真验证了改进算法在目标检测精度上的优越性。     

月球探测技术--发展历程和特点

介绍了人类发射月球探测器进行的主要探月活动以及月球探测技术的发展和演变。分析了月球探测轨道设计与地球卫星的区别 ,给出了一些最基本的设计原则。最后 ,对探测器总体系统设计中的构型技术和各分系统的特点及其设计要求作了描述     

功能型复合材料在深空探测任务中的应用研究进展

分析了深空航天器面临的复杂空间环境以及对航天用功能型复合材料的需求,系统综述了耐高低温、抗宇宙射线、电磁屏蔽等深空探测环境用功能型复合材料的研究进展,最后,展望了功能型复合材料在深空探测领域中的潜在应用。     

面向深空探测应用的集成一体化载荷数管技术

深空探测对探测器有效载荷电子学及数管的轻小型化和自主能力提出了更高要求.将各载荷电子学与传统的载荷数管集成一体化设计,构建新型高度集成的载荷数管体系结构,可以实现资源集约利用,提高信息融合能力,利于实施自主管理.本文介绍了嫦娥系列探测器载荷电子学及数管设计的现状;提出两种新型一体化载荷数管体系结构,其中第一种低成本集成化方案已应用在中国首次火星探测任务中;通过对未来深空探测载荷数管的技术需求进行分析,对载荷数管发展趋势进行了展望.