李志强
- 作品数：15 被引量：6H指数：1
- 供职机构：北京空间飞行器总体设计部更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术电气工程文化科学更多>>
- 一种基于可视化圆的月影遮挡估计及卫星自主管理方法
- 本发明涉及一种基于可视化圆的月影遮挡估计及卫星自主管理方法，属于航天器在轨运行自主管理及诊断技术领域；步骤一、测量得到月球‑卫星‑太阳角、从卫星上看太阳的视半径和从卫星上看月球的视半径；步骤二、分别计算卫星在月影本影区、...
- 戴雪扬张香燕王大轶高谨博李志强周进锋
- 文献传递
- 一种基于关联关系的在轨卫星受空间环境影响的预警方法
- 本发明提供一种基于关联关系的在轨卫星受空间环境影响的预警方法，其包括：获得可信度及相关度超过设定阈值的两者间时域的关联关系Xo(T)；获得卫星星务中心计算机SRAM器件在t时刻受空间辐射环境影响的量化指标G(t)；根据G...
- 陈曦韩洪波李文东杨萍赵振岩刘鹏戴雪扬顾佳琦吴静王志会李志强
- 应用自适应HP滤波的卫星遥测数据预测方法
- 2024年
- 在应用HP(Hodrick-Prescott)滤波的卫星遥测数据预测方法的基础上进一步研究,提出了基于二分法和琴生不等式判别的自适应HP滤波的遥测数据预测方法,有效解决了平滑参数的选择困难。同时,趋势项和波动项预测在应用HP滤波的方法的基础上有创新和优化,分别采用了线性预测模型和自回归单整移动平均(ARIMA)模型,有利于有效趋势特征提取和模型参数调整范围的优化。应用文章方法对卫星在轨行波管阳极电压数据进行分析,证实了方法的正确性和有效性。此方法可有效提高预测精度,实现遥测数据中长期预测,在卫星故障诊断和预警方面具有工程应用价值。
- 李志强李鸿飞秦巍赵琦刘秉昊
- 关键词：数据预测
- 一种基于关联关系的在轨卫星受空间环境影响的预警方法
- 本发明提供一种基于关联关系的在轨卫星受空间环境影响的预警方法，其包括：获得可信度及相关度超过设定阈值的两者间时域的关联关系Xo(T)；获得卫星星务中心计算机SRAM器件在t时刻受空间辐射环境影响的量化指标G(t)；根据G...
- 陈曦韩洪波李文东杨萍赵振岩刘鹏戴雪扬顾佳琦吴静王志会李志强
- 文献传递
- 一种用于地球静止轨道通信卫星的离轨方法
- 本发明公开了一种一种用于地球静止轨道通信卫星的离轨方法，适用于GEO通信卫星的离轨操作，特别地考虑了通信卫星的特点，提出了具有针对性的方法，满足了离轨操作的实际要求；根据离轨的轨道要求，提出了平均量机动和修正量机动相结合...
- 李志强王晓晨彭守诚秦巍张香燕刘建功刘景勇田华东戴雪扬张芸香
- 文献传递
- 一种空间环境敏感参数筛选方法
- 本发明提供一种空间环境敏感参数筛选方法，其利用机理分析和相关性计算对遥测参数进行筛选，可以得到与空间环境相关并可以直接反映空间环境对在轨航天器的实际影响的参数，即实现了空间环境敏感参数的筛选，再利用现有技术对在轨航天器空...
- 戴雪扬赵振岩陈曦李志强韩洪波李文东杨萍刘鹏王志会
- 一种基于可视化圆的月影遮挡估计及卫星自主管理方法
- 本发明涉及一种基于可视化圆的月影遮挡估计及卫星自主管理方法，属于航天器在轨运行自主管理及诊断技术领域；步骤一、测量得到月球‑卫星‑太阳角、从卫星上看太阳的视半径和从卫星上看月球的视半径；步骤二、分别计算卫星在月影本影区、...
- 戴雪扬张香燕王大轶高谨博李志强周进锋
- 文献传递
- 一种卫星星敏感器常值输出异常自主诊断方法
- 一种卫星星敏感器常值输出异常自主诊断方法，本发明依据星敏感器四元素输出随卫星运动而变化的原理，建立星敏感器四元素常值输出模型，利用在轨实测数据对星敏感器四元素常值输出模型进行了修正，避免了由于星敏感器星图识别精度因素产生...
- 田华东王晓晨张香燕邱瑞张芸香刘洋邵坤李志强
- 文献传递
- 基于跃变量分析的航天器遥测数据可信度计算
- 2023年
- 随着航天器在轨数量和其系统本身复杂性的增加,航天器遥测数据呈爆发式增长,如何有效剔除航天器遥测数据中存在的大量误码具有重要意义,从而提高故障报警的准确性和在轨数据分析的效率。提出了一种基于跃变量统计的遥测数据可信度计算方法,将航天器的实时遥测数据与历史遥测数据关联起来,提取了历史遥测数据的跃变量特征值统计规律,并基于此建立了实时遥测数据的可信度计算模型,从而计算得到遥测数据的可信度系数。最后以某卫星的温度遥测数据为例进行了仿真验证,仿真结果表明了上述可信度计算方法可在保证不丢失原遥测数据有用信息的前提下,大大提升了处理后遥测数据的质量,减少了遥测误码,可以满足航天器实时遥测数据的可信度计算要求。高质量的遥测数据将进一步提高地面系统对航天器在轨运行状况的准确判断,大大减少故障的虚警率。
- 张香燕李志强邱瑞
- 关键词：航天器遥测数据误码
- 基于GM-ARIMA模型的遥测数据中长期预测被引量：1
- 2023年
- 为了实现对在轨卫星遥测数据的高精度预测,提出了一种基于时间序列分解的遥测数据预测方法,即应用HP滤波(Hodrick-Prescott Filter)将遥测数据的时间序列分解成趋势项和波动项,并根据各项特点分别使用灰色GM(1,1)模型和季节型ARIMA模型进行预测,然后叠加趋势项和波动项各自的预测值,得到最终预测结果。此方法可以有效降低趋势性、波动性相互影响产生的误差,提高预测精度。通过对某卫星阳压在轨数据的实证分析,验证了上述预测方法的有效性,在半年的预测期内,达到了很高的预测精度。所提方法在卫星健康评估、故障诊断和预警等方面具有重要应用价值。
- 李志强张香燕李鸿飞田华东
- 关键词：滤波数据预测
