基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

四级固体运载火箭弹道设计及运载能力分析

固体运载火箭作为我国航天运输系统的重要组成部分,具有整箭贮存、海陆通用、快速响应的特点,在军民商发射领域受到了广泛青睐。针对我国固体火箭运载能力在2～3 t(500 km太阳同步轨道)区间上存在“缺位”的现实,首先给出了一款运载能力约3 t的四级全固体运载火箭构型。随后建立了固体运载火箭三自由度弹道计算和优化模型,通过仿真手段分析了其典型弹道曲线特点,以及推重比、各级结构质量、末级装药量对运载能力的影响规律,为未来固体火箭的总体方案论证提供参考依据。     

GNSS中基于双星故障的RAIM中的数学关系

从理论上推导全球导航卫星系统(GNSS)中基于双星故障的接收机自主完好性监测(RAIM)中的两个基本定理,为基于双星故障的RAIM技术提供了理论支撑。第一个定理给出了RAIM中奇偶矢量与导航误差的关系,指出了两者的统计独立性,它表明只能通过多次测量的累积以统计方法得到导航定位精度;第二个定理指出可通过偏差修正方式得到正确的导航解。这两个结论与单星故障假设条件下得到的结论是相同的,这就表明,基于单星故障假设的RAIM方法,其基本原理是可以通用于双星以至于多星故障情形的,只需在具体操作上进行适应性改进。另外,推导方法本身也提供了一种进行GNSS分析的有力工具。     

基于日地月方位信息的自主导航系统的脉冲仿真和方位确定

基于日地月信息的自主导航系统利用日地和月地夹角信息来确定卫星的轨道和姿态,具有很强的应用背景.它利用在轨的集成敏感器来敏感太阳、月球和地平边缘,从而产生相应的脉冲.利用脉冲的信息就可以确定日、地、月的方位信息,并可以确定日地和月地夹角.本文研究了该类自主导航系统的基于球形地球假设的方位确定算法,导航敏感器基于地球扁率的...     

一种惯性辅助卫星导航系统及其完好性检测方法

针对传统的卫星导航/捷联惯导(GNSS/SINS)紧耦合组合系统中SINS测量影响所有的观测量,以及SINS故障不能被隔离的缺点,给出了一种新的惯性辅助卫星导航紧耦合组合结构及其完好性检测方法.设计了紧耦合系统结构和卡尔曼滤波器,将SINS测量转换为虚拟伪距,作为GNSS伪距测量的扩展,并设计了基于滤波新息的残差检验法(RCTM)和自主完好性检测外推法(AIME)来进行完好性检测.该紧耦合方法可以通过虚拟卫星的选择降低几何精度因子,在提高导航精度的同时便于完好性检测.仿真结果表明惯性辅助卫星导航新方法可以有效地提高导航精度,RCTM法对于阶跃故障和快变的斜坡故障检测是非常有效的,而AIME法对于慢变的斜坡故障检测具有更好的性能.     

打破传统光学系统设计概念的首个折叠式空间望远镜

随着高分辨率成像卫星的发展,望远镜镜头的质量和成本快速增加,将超出运载能力最大的火箭的运载能力。传统玻璃镜而很快将达到技术瓶颈。美国国防部高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency,DARPA）正在开展的“薄膜型光学实时成像仪”（MembraneOpticImagerReal—TimeExploitation,MOIRE）项目,采用了基于菲涅尔透镜的衍射光学系统,而非传统光学系统采用的玻璃镜面或者透镜。     

卫星故障处理中的分层定义技术

随着卫星通信技术广泛应用在社会生活各个方面．人们更加关注如何提高卫星的可靠性．这就对卫星平台的自动故障诊断处理能力提出了更多的要求。而卫星故障处理诊断能力的实现必须依赖故障处理分层结构。这种分层结构要能够自动覆盖卫星整个系统．具体来说可以分成正常运行和非正常运行两个方面。当前卫星自动故障处理技术已经在深空探测、近地轨道卫星、静止轨道通信方面得到了广泛的应用。     

发展设计性实验 培养学生综合能力

本文阐述在实验教学中,发展设计性实验可提高学生独立分析问题与解决工程实际问题的综合能力,同时也为学生后续的毕业设计,顺利走上工作岗位奠定坚实的基础。     

一种提高导航卫星星座自主定轨精度的方法研究

针对近地导航卫星仅利用星间测距进行自主定轨时,因无法消除星座整体旋转误差而导致长期自主定轨精度不高的问题,提出了利用拉格朗日导航卫星星座与近地导航卫星星座联合仅利用星间测距进行自主定轨的方法。建立了拉格朗日轨道导航卫星星座和近地导航卫星星座联合仅利用星间测距进行自主定轨的动力学模型和观测模型。利用扩展Kalman滤波（EKF）算法和星间测距信息实现了拉格朗日轨道导航星座与近地导航星座的长期自主定轨。以4颗拉格朗日卫星组成的导航星座与12颗GPS卫星组成的近地导航星座作为仿真对象进行了仿真分析,仿真结果表明本文仅利用星间测距的联合自主定轨方法可以有效提高导航卫星星座的长期自主定轨精度。
     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。