基于机器学习的卫星在轨运行状态判别方法研究

发布时间：2020-06-22 03:13

【摘要】：随着我国航天事业的不断发展,卫星的发射数量越来越多。为了保障卫星正常运行,获取卫星在轨运行状态,需要对卫星进行实时监视。当前,地面监视人员主要通过监视由专家总结出的重要遥测参数的阈值,来判断卫星在轨运行状态,这种方法存在较多缺点,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,当需要监视的卫星由于性能变化使参数阈值发生变化时,需要重新设定。针对这些问题,论文以量子科学实验卫星为例,开展基于机器学习的卫星在轨运行状态判别方法研究,使得能够自动判别卫星的在轨运行状态,本文的研究内容具有重要的研究意义和实用价值。本文的主要工作内容及创新点如下:1、以量子科学实验卫星为例,分析卫星遥测数据的组成与特性论文调研了卫星遥测参数分析的研究现状,分析了量子科学实验卫星遥测参数的组成与统计特性,并对量子科学实验卫星的单维遥测参数间存在的相关关系进行分析与挖掘。2、量子科学实验卫星在轨运行状态判别问题的分析与建模量子科学实验卫星在轨运行期间会产生大量遥测数据,这些遥测数据能够反映量子科学实验卫星的在轨运行状态,包括卫星完成的光学实验类型、光学实验是否成功完成以及有效载荷的工作模式等。首先,论文根据量子科学实验卫星遥测数据与星上光学实验类型的对应关系,以量子科学实验卫星遥测数据为原象,以星上光学实验类型为象建立了表示这种对应关系的数学模型,使得模型能根据卫星遥测数据判断卫星完成的光学实验类型。其次,针对量子科学实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,论文建立了以遥测数据为原象,以有效载荷的两种工作模式为象的数学模型。结合机器学习理论,量子科学实验卫星光学实验类型的判别模型可以抽象为多元分类问题,载荷工作模式的判别模型可以抽象为二分类问题。论文选择不同的机器学习算法对上述模型进行训练。3、实验数据集的集成与预处理,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实验卫星遥测数据的特性,设计了遥测数据预处理方法。为了获取量子科学实验卫星在轨运行期间完成的光学实验类型以及有效载荷工作模式,论文对量子科学实验卫星的短期科学实验计划文件进行解析并提取相关内容。将卫星的遥测数据与光学实验类型、有效载荷工作模式数据,根据时间对应关系进行数据集成,得到用于模型训练的数据集。论文对现有的机器学习算法进行调研,选取适合论文所建数学模型的机器学习算法,在量子科学实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。实验结果表明,论文提出的方法在没有专家先验知识的前提下,判别准确率达到99%以上,实验结果具有较强的可信度。此外,将机器学习技术应用于卫星的地面监视工作,可以提高地面监视人员的工作效率。本文的提出的方法具有较强的可扩展性,可以方便的用于其他卫星的监视工作中。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V467;TP181
【图文】：

图 2.2 枚举类遥测参数散点图ure 2.2 Scatter plots of Enumerated Telemetry Parameters图 2.3 浮点型遥测参数散点图

图 2.3 浮点型遥测参数散点图gure 2.3 Scatter plots Floating-point Telemetry Parameters类遥测参数主要反映卫星的星上时间，时间类参数通，参数“星务时间”的示意图如图 2.5 所示。

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本文编号：2725097