异常传播网络静态建模方法及特性分析

异常传播现象已经成为软件开发者在异常处理过程中必须要考虑的主要问题之一.以往研究者更多关注于异常传播路径以及异常抛出的根源,而忽略异常传播结构的网络化特征.通过定义异常传播过程中方法之间的异常传递关系对异常传播结构进行网络化建模,提出了异常传播网络模型.通过对5个开源软件包的异常传播网络进行度分布、传播异常类型层次分布、聚集系数和平均最短路径等网络特征的分析发现:异常传播网络的出度和入度基本服从幂律分布;异常传播过程几乎都与"不要传播抽象异常"原则相违背;由于异常传播过程的"弱边界性",异常传播网络并没有传统软件的高内聚特征.上述分析成果可以为软件开发者在设计异常处理过程时提供指导和建议.     

利用TLE数据分析LEO卫星轨道异常的新方法——————综合判据法

及时准确地发现在轨卫星的轨道异常意义重大. 通过有效的异常算法, 能够找出发生轨道异常的碎片或航天器, 为空间碎片碰撞预警系统分析和验证碰撞事件提供数据支持. 通过对利用TLE (Two Line Elements)数据分析LEO在轨卫星轨道异常的方法研究, 提出了一个利用单个卫星相邻根数时间差控制加综合判据的判别方法. 分析表明, 相对于取单一因素阈值的判别方法, 综合判据法能够最大限度地减少漏判, 并且保持相对较高的判断准确率.      

强震前异常电场激发声重波对电离层的影响

震前地震孕育期地表异常增强的电场,通过大气电导率传输到电离层高度.该异常电场通过非稳态局部加热,可以在电离层高度激发声重波.基于该理论,利用一维时变中纬电离层物理模型,模拟了该扰动源对电离层电子密度的影响.结果表明,重力波引起的中性风速度扰动对电离层电子密度分布影响甚微,该机理无法解释震前电离层异常扰动现象.      

南大西洋异常区高能质子通量南北向差异

利用2012年8月NOAA N15,N16,N17,N18卫星中能质子和电子探测器（MEPED）>6.9MeV质子能档的数据,研究了800km高度处南大西洋异常区（SAA）质子分布的南北方向差异.数据显示,质子计数率沿经线随纬度的变化近似满足高斯分布,且向南运动的质子多于向北运动的质子.MEPED具有0°和90°两个探测方向,可对质子投掷角分布进行估算,从而消除在探测南向和北向质子时探测器方向角偏差所造成的影响.结果表明,在经度40°W、纬度13°S至23°S位置上,仍然存在南向质子比北向质子多20%~30%的现象.其原因可能与地磁异常使南向质子镜像点更低,更多质子散射进入大气层沉降有关.分析还发现,南大西洋异常区质子通量存在地方时变化.日侧比夜侧强约20%,这可能是由于地磁场日变化引起的.      

磁异常干扰下基于约束策略的仿生导航方法

地磁场异常将会在导航空间中形成极值区域,扰乱磁趋性运动行为,容易造成基于搜索的地磁仿生导航方法陷入局域极小,使得载体迷失航向难以逃离异常区域,最终导致导航失败。针对这一问题,提出了一种基于行为约束策略的导航搜索方法,通过约束搜索行为强制载体扩大探索范围,进而摆脱异常区域干扰,促使载体进入正常地磁场环境。利用磁趋性统计特征与多目标函数的收敛状态构建行为约束的触发及终止条件,将磁趋性历史数据中较好的样本作为约束行为,实施导航搜索行为约束。伴随载体的移动,实现对进化种群的时序更新,最终引导载体到达目标位置,完成导航任务。仿真结果表明,该方法能够有效克服磁场异常环境对地磁仿生导航的干扰,完成导航任务,并能够有效提高远程自主导航的成功率。      

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。     

SAA域选划对天基探测卫星影响简析

通过仿真计算南大西洋异常区(SAA)高能粒子的通量与能量,分析不同通量阈值与能量阈值对SAA空间分布的影响,并以科学实验卫星为研究对象,对其历经SAA的时间百分比进行连续24 h和6个月的统计,获得了SAA对卫星常规运行的工作时间影响。结果表明:在50 MeV能量阈值条件下,500 cm~(-2)?s~(-1)较100 cm~(-2)?s~(-1)通量阈值对SAA空间分布的影响范围在纬度上相差约23.35%,经度上相差约27.06%,历经SAA时间上缩短约48.0%;在100 cm~(-2)?s~(-1)通量阈值条件下,150 MeV较50 MeV能量阈值对SAA空间分布的影响范围在纬度上相差约13.86%,经度上相差约17.29%,历经SAA时间上缩短约31.7%。     

“高分四号”卫星在地震行业中的应用潜力分析

遥感技术应用于地震行业涉及的领域包括地震构造调查、震害评估、地震热异常监测等。随着中国空间技术的发展,国产卫星数据正逐渐替代国外卫星数据,在地震行业应用中发挥着越来越重要的作用。2015年12月29日,中国首颗静止轨道高分辨率遥感卫星——"高分四号"卫星成功发射,为卫星地震应用提供了新的数据源。文章从地震热异常监测、区域地震构造研究、极震区宏观破坏识别三方面分析了"高分四号"卫星在地震监测预报、地震灾害预防和地震紧急救援,地震三大主体业务中的应用潜力。还以2014年鲁甸地震为例,利用"高分四号"卫星数据对震后造成的大型滑坡进行了识别,结果表明"高分四号"卫星数据能够从空间上识别大型地震地质灾害的空间分布位置,可为震后应急救援指挥决策提供及时和有效的信息。     

基于顶点成分分析的高光谱图像低概率异常检测方法研究

用低概率检测(LPD)方法对小概率异常进行检测时,由于在低频空间中选取正交向量作为背景光谱,使得小概率异常检测受噪声影响较大,存在漏检率较高的缺点。提出用顶点成分分析(VCA)算法提取端元光谱作为背景光谱,并将观测光谱向量投影到背景光谱张成空间的正交子空间中,从而有效抑制背景、突出目标进行异常检测。通过对高光谱原始数据的仿真分析,该检测方法降低了漏检率,提高了检测能力。     

基于多维航迹特征的异常行为检测方法

在信息融合领域,利用数据挖掘中的异常检测技术,可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为。现有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常,没有充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向等多维特征,在挖掘目标的异常行为时具有局限性。通过定义多因素定向Hausdorff距离和构造多维度局部异常因子,提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法,通过对多维航迹数据的异常检测,实现对目标异常行为的挖掘。在仿真军事场景和真实的民用场景上进行了实验分析,所提方法都能有效的检测出目标的异常行为。