基于新息灰预测的卫星遥测参数状态预测及应用

<正>确的预测是进行科学决策的依据。在航天测控领域中对卫星状态的准确预测是正确发布指令的重要依据,而卫星遥测参数趋势预测是状态预测的前提。根据卫星遥测数据特定的相似性,利用相似性原理和新陈代谢原理,充分利用最新的遥测信息,建立适用于卫星遥测数据的新息灰预测模型。通过工程数据仿真计算,验证该方法的正确性和可靠性。     

航天器测控资源调度模型及算法

航天器测控资源调度问题研究的目的是通过一定的调度方法科学地分配有限的地面测控资源和最大化地完成航天器测控任务。在参考面向任务执行计划的航天器测控资源调度模型研究的基础上,文章提出了面向可见窗口的航天器测控调度模型,并给出了问题的确定性分支定界求解算法及其计算复杂度分析。最后,通过仿真计算验证了算法的有效性和实用性。     

外弹道容错拟合微分技术及应用

针对现有数据微分处理方法的缺陷,采用容错思想改进了传统的数据处理算法,提出容错拟合微分技术。新算法有效地消除了各类孤立型野值和斑点型野值的不利影响,降低了算法对随机误差的敏感性,提高计算弹道的可靠性和精度。通过仿真和工程实践计算,验证了该算法的有效性和适用性。     

基于经验模态分解的外弹道降噪方法及应用

针对外弹道测量数据信号的非平稳性,引入经验模态分解法,根据工程实际应用需求进行改进,提出实用的基于经验模态分解的外弹道降噪方法。新算法验证了外弹道噪声的分布规律并反映了经验模态分解算法的特性。相对于多项式滤波算法,新算法保证了数据信息完整性,有效地降低了噪声的不利影响,提高数据信息的可靠性和真实性。通过仿真和工程实践计算,验证了该算法的有效性和适用性。     

卫星参数趋势预测EMA熵组合算法

卫星遥测参数的趋势变化状态对卫星故障预测的判断起到重要的指导作用,立足于遥测参数特性,提出等高线预测方法,从特征数据出现的时刻对参数进行趋势预测。为了提高预测精度,引入EMA(增加期望模式)误差分析模式,结合之前提出的新息灰预测模型,根据熵组合基本原理建立基于EMA熵组合预测模型。通过工程数据仿真计算,并利用预测有效度对各种算法进行评估,结果验证了基于EMA的熵组合预测模型的正确性和可靠性。     

外弹道容错样条微分技术研究及应用

外测系统中传统的正交多项式微分方法和自然样条微分方法容错能力弱,无法避免截断误差、消除异常数据的影响,并且求得的微分结果对随机误差敏感。为了解决这些问题,提出容错样条微分技术,融合了自然样条微分算法与正交多项式中心平滑的优点,不仅增强了算法的容错性能、降低了结果对随机误差的敏感性,并且减小了截断误差。通过仿真试验,验证了该算法的实用性和有效性,为试验任务提供了高精度的弹道参数结果。     

开展航天器故障诊断及趋势分析工作的建议

随着对系统安全性求的进一步提高,预防设备故障发生并进行故障趋势分析工作极为重。以目前国内外对航天系统故障趋势分析技术的发展现状,基于模型与数据分析的趋势分析技术发展前景,研究探讨基于人工智能技术的趋势分析技术及其进一步发展,展望下一步工作面临的问题。     

外弹道加权最小一乘模型研究与应用

工程技术领域中常常要求算法具有较强的稳健性。本文讨论了最小一乘和加权最小二乘相比于传统最小二乘的优势,根据实际工程需要,引入自变量权系数设置方式,并采用遗传算法提高算法的收敛速度,提出适用于工程计算的加权最小一乘模型。通过弹道数据的仿真计算,加权最小一乘算法能够克服异常数据所带来的影响,减小各种相对误差水平,表现出较强的稳健性,验证了该算法的有效性和正确性。