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基于機器學習的衛(wèi)星在軌運行狀態(tài)判別方法研究

發(fā)布時間:2020-06-22 03:13
【摘要】:隨著我國航天事業(yè)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星的發(fā)射數(shù)量越來越多。為了保障衛(wèi)星正常運行,獲取衛(wèi)星在軌運行狀態(tài),需要對衛(wèi)星進行實時監(jiān)視。當前,地面監(jiān)視人員主要通過監(jiān)視由專家總結(jié)出的重要遙測參數(shù)的閾值,來判斷衛(wèi)星在軌運行狀態(tài),這種方法存在較多缺點,比如系統(tǒng)需要預(yù)先設(shè)置大量閾值、閾值的設(shè)定依賴于專家經(jīng)驗、系統(tǒng)可擴展性較差,當需要監(jiān)視的衛(wèi)星由于性能變化使參數(shù)閾值發(fā)生變化時,需要重新設(shè)定。針對這些問題,論文以量子科學實驗衛(wèi)星為例,開展基于機器學習的衛(wèi)星在軌運行狀態(tài)判別方法研究,使得能夠自動判別衛(wèi)星的在軌運行狀態(tài),本文的研究內(nèi)容具有重要的研究意義和實用價值。本文的主要工作內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:1、以量子科學實驗衛(wèi)星為例,分析衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)的組成與特性論文調(diào)研了衛(wèi)星遙測參數(shù)分析的研究現(xiàn)狀,分析了量子科學實驗衛(wèi)星遙測參數(shù)的組成與統(tǒng)計特性,并對量子科學實驗衛(wèi)星的單維遙測參數(shù)間存在的相關(guān)關(guān)系進行分析與挖掘。2、量子科學實驗衛(wèi)星在軌運行狀態(tài)判別問題的分析與建模量子科學實驗衛(wèi)星在軌運行期間會產(chǎn)生大量遙測數(shù)據(jù),這些遙測數(shù)據(jù)能夠反映量子科學實驗衛(wèi)星的在軌運行狀態(tài),包括衛(wèi)星完成的光學實驗類型、光學實驗是否成功完成以及有效載荷的工作模式等。首先,論文根據(jù)量子科學實驗衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)與星上光學實驗類型的對應(yīng)關(guān)系,以量子科學實驗衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)為原象,以星上光學實驗類型為象建立了表示這種對應(yīng)關(guān)系的數(shù)學模型,使得模型能根據(jù)衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判斷衛(wèi)星完成的光學實驗類型。其次,針對量子科學實驗衛(wèi)星在星地量子糾纏分發(fā)實驗過程中有星地單向糾纏分發(fā)和星地雙向糾纏分發(fā)兩種工作模式,論文建立了以遙測數(shù)據(jù)為原象,以有效載荷的兩種工作模式為象的數(shù)學模型。結(jié)合機器學習理論,量子科學實驗衛(wèi)星光學實驗類型的判別模型可以抽象為多元分類問題,載荷工作模式的判別模型可以抽象為二分類問題。論文選擇不同的機器學習算法對上述模型進行訓練。3、實驗數(shù)據(jù)集的集成與預(yù)處理,以及基于不同機器學習算法對衛(wèi)星在軌運行狀態(tài)判別模型進行訓練與驗證針對量子科學實驗衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)的特性,設(shè)計了遙測數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。為了獲取量子科學實驗衛(wèi)星在軌運行期間完成的光學實驗類型以及有效載荷工作模式,論文對量子科學實驗衛(wèi)星的短期科學實驗計劃文件進行解析并提取相關(guān)內(nèi)容。將衛(wèi)星的遙測數(shù)據(jù)與光學實驗類型、有效載荷工作模式數(shù)據(jù),根據(jù)時間對應(yīng)關(guān)系進行數(shù)據(jù)集成,得到用于模型訓練的數(shù)據(jù)集。論文對現(xiàn)有的機器學習算法進行調(diào)研,選取適合論文所建數(shù)學模型的機器學習算法,在量子科學實驗衛(wèi)星的歷史遙測數(shù)據(jù)集上對所建模型進行訓練與驗證,并對實驗結(jié)果進行分析。實驗結(jié)果表明,論文提出的方法在沒有專家先驗知識的前提下,判別準確率達到99%以上,實驗結(jié)果具有較強的可信度。此外,將機器學習技術(shù)應(yīng)用于衛(wèi)星的地面監(jiān)視工作,可以提高地面監(jiān)視人員的工作效率。本文的提出的方法具有較強的可擴展性,可以方便的用于其他衛(wèi)星的監(jiān)視工作中。
【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院國家空間科學中心)
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:V467;TP181
【圖文】:

散點圖,遙測參數(shù),散點圖


圖 2.2 枚舉類遙測參數(shù)散點圖ure 2.2 Scatter plots of Enumerated Telemetry Parameters圖 2.3 浮點型遙測參數(shù)散點圖

散點圖,遙測參數(shù),散點圖,參數(shù)


圖 2.3 浮點型遙測參數(shù)散點圖gure 2.3 Scatter plots Floating-point Telemetry Parameters類遙測參數(shù)主要反映衛(wèi)星的星上時間,時間類參數(shù)通,參數(shù)“星務(wù)時間”的示意圖如圖 2.5 所示。

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本文編號:2725097

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