液体火箭发动机故障数据库的设计与实现

讨论了液体火箭发动机故障数据库的设计思路及实现途径,以国内２１种液体火箭发动机试车及发射数据为基准,建立了初步的故障数据库,重点介绍了故障数据库的功能设计,结构设计和开发环境等内容。     

北斗三号系统卫星自主完好性监测技术

完好性对于全球卫星导航系统(GNSS)来说至关重要,关乎到其能否被放心应用。卫星自主完好性监测(SAIM)技术,是完好性监测技术发展的前沿趋势,国内外卫星导航系统均竞相发展。介绍了北斗三号系统SAIM技术设计与实现的重要意义,从功能设计和实现原理两个方面,阐述了北斗三号SAIM技术体制。针对SAIM实际在轨监测数据的正态分布特性服从程度和长期稳定性等问题,随机选取某一颗中圆轨道(MEO)卫星自2020年7月31日北斗三号系统正式开通服务以来至2021年7月31日连续1年期间的监测数据,得到真实在轨监测数据的分布特性。最后,提出了告警门限优化、分级告警策略设计、星历完好性自主监测等方面的后续发展必要性建议,旨在为北斗系统更好地为全球用户提供更优质的完好性服务提供参考。     

无人机GNSS/IMU组合导航系统完好性监测方法

针对民用无人机组合导航系统中,全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）均存在故障风险的情况,提出一种兼顾GNSS和IMU故障风险的组合导航系统完好性监测方法。该方法根据故障检测结果建立完好性风险模型,设计完好性风险需求分配方案并建立各故障模式的保护级反演模型,利用滤波新息表达过去历元故障偏差对定位误差的影响,解决故障起始历元和故障偏差取值未知的前提下保护级反演难题。典型无人机低空飞行作业场景下的仿真结果表明：该方法设计的保护级反演模型计算所得保护级可跟踪定位误差的变化趋势,对定位误差形成包络,从而保障组合导航系统的完好性。     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

基于高分卫星姿态监测的姿态参数算法优化

目前航天测绘相机几何参数的在轨标定通常经由地面检校场数据处理完成。然而,由于一次摄影中难以保证获取的地面检校场影像完整,使得在轨标定周期较长,进而导致实时监测与标定非常困难。“高分十四号”卫星搭载了一种新的姿态测定系统,利用高精度的相机光轴监测实现对相机几何参数的在轨实时标定。文章在此基础上对高分卫星星地相机间夹角在轨解算方案进行了优化,并基于数值仿真和在轨实测数据进行了分析,结果显示优化算法可以进一步提高影像内定向稳定度和最终的定位精度,未来有望在高精度立体测绘应用中发挥重要作用。     

太平机场雷暴分析预报

本文根据能量天气学原理，利用数理统计方法，对哈尔滨太平国际机场1995－1997年的资料进行综合分析，建立了雷暴预报的AmK模式、总温度模式和经验预报模式，在此基础上建立了一个雷暴集成预报模式，并在计算机上实现了自动分析、处理和预报，经回报检验和试报，效果较好。     

基于民航气象数据库的预报业务系统开发

一、民航气象数据库系统简介民航气象数据库系统于2008年7月1日正式投入业务运行,该系统以民航华北气象中心为主节点,通过ATM网络与地区气象中心(6个)、空管分局站(37个)构建民航气象广域网络,来实现民航气象数据资料的共享与传递。     

基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型

利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站（40°N,115°E）的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）0.49～1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36～0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.      

太阳质子事件中短期预报模型研究

太阳质子事件通量的预测对航天器抗辐射加固设计和航天员出舱活动具有非常重要的意义.针对一年以下的航天任务,利用经验统计方法,确认太阳活跃年和太阳平静年期间,1——365天不同时间段内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的太阳质子事件积分通量符合对数正态分布,且通量对数的标准偏差σ和期望值μ随任务期时间的变化满足对数函数形式.以此为基础,构建太阳质子通量的中短期预报模型.该模型能够针对太阳活跃年和太阳平静年,给出一定置信度下1——365天不同时间内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的质子事件通量分布,从而为执行中短期航天任务提供太阳质子事件通量的预测,以规避不必要的风险.      

基于“高分四号”卫星数据的水体提取效果评价

"高分四号"卫星具有静止轨道卫星高时间分辨率和中高空间分辨率的特点,可以实现对水体面积及变化的大范围实时监测,有效支撑洪涝灾害应急救助工作。为了验证其对水体面积及其变化的监测能力,文章分别利用区域生长法和水体指数法,在开展全国水体面积变化监测基础上,针对与同期"高分一号"卫星16m分辨率多光谱相机及美国Terra卫星的中分辨率成像光谱仪数据等卫星的监测结果展开对比,结果显示,与其他极轨卫星监测结果相比,"高分四号"卫星可以有效开展水体面积及变化监测。但是,鉴于"高分四号"卫星50m像元分辨率,相比更高分辨率遥感影像的水体提取结果,"高分四号"卫星数据提取的水体外部轮廓较为粗糙。在针对规模较小洪涝灾害监测方面可能存在一定误差,仍然需要再进一步开展评价。