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《代表院大学(代表院国家空间科学中心)》 2019年
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基于机器学习的同步卫星在轨运行状态判别方法研究

罗中凯  
【摘要】:随着我国航天事业之不断前进,卫星的发射数量越来越多。为了保护卫星正常运作,获取卫星在轨运行状态,要求对卫星进行实时监视。此时此刻,地方监视人员重点通过监视由专家总结出的重点遥测参数的阈值,来判断卫星在轨运行状态,这种方式存在较多缺点,比如系统需要预先设置大量阈值、阈值的设定依赖于专家经验、系统可扩展性较差,顶需要监视的同步卫星由于性能变化使参数阈值发生变化时,要求重新设定。针对这些题材,舆论以量子科学试验卫星为例,进行基于机器学习的同步卫星在轨运行状态判别方法研究,有效能够自动判别卫星的在轨运行状态,本文的研讨内容具有举足轻重的研讨意义和备用价值。本文的严重性办事内容及创新点如下:1、以量子科学试验卫星为例,剖析卫星监测数据的构成与特性论文调研了卫星监测参数分析的研讨现状,剖析了量子科学试验卫星监测参数的构成与统计特性,并对量子科学试验卫星的单维遥测参数间存在的相关联系进行分析与挖掘。2、量子科学试验卫星在轨运行状态判别问题的剖析与建模量子科学试验卫星在轨运行期间会产生大量遥测数据,该署遥测数据能够反映量子科学试验卫星的在轨运行状态,包括卫星完成的政治经济学实验项目、政治经济学实验是否成功完成以及有效载荷的劳作模式等。老大,舆论根据量子科学试验卫星监测数据与星上经济学实验项目的回答关系,以量子科学试验卫星监测数据为原象,以星上经济学实验项目为象建立了表示这种对应关系的数学模型,有效模型能依据卫星监测数据判断卫星完成的政治经济学实验项目。从,针对量子科学试验卫星在星地量子纠缠分发实验过程中有星地单向纠缠分发和星地双向纠缠分发两种工作模式,舆论建立了以遥测数据为原象,以实惠载荷的两种工作模式为象的数学模型。构成机器学习理论,量子科学试验卫星光学实验项目的鉴别模型可以抽象为多元分类问题,载荷工作模式的鉴别模型可以抽象为二分类问题。舆论选择不同之机器学习算法对上述模型进行训练。3、试验数据集的合并与预处理,以及基于不同机器学习算法对卫星在轨运行状态判别模型进行训练与验证针对量子科学试验卫星监测数据的性状,规划了探测数据预处理方法。为了获取量子科学试验卫星在轨运行期间完成的政治经济学实验项目以及有效载荷工作模式,舆论对量子科学试验卫星的短期科学试验计划文件进行分析并提取相关内容。名将卫星的检测数据与人权学实验项目、使得载荷工作模式数据,根据时间对应关系进行数据集成,得到用于模型训练的数目集。舆论对现有的机器学习算法进行研制,选择适合论文所建数学模型的机器学习算法,在介子科学试验卫星的历史遥测数据集上对所建模型进行训练与验证,并对实验结果进行分析。试验结果表明,舆论提出的点子在没有家先验知识之大前提下,辨认准确率达到99%上述,试验结果具有较强的透明度。另外,名将机器学习技术永利赌场于卫星的本地监视工作,可以增进地面监视人员的劳作效率。本文的提出的点子具有较强的可扩展性,可以从容的用于其他卫星的监视工作中。
【学位授予单位】:代表院大学(代表院国家空间科学中心)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:V467;TP181

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