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公开(公告)号：CN115834415B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211314643.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 孙腾 , 卢海静 , 宋志群 , 吴文君 , 苑春雷 , 吴丹 , 刘玉涛 , 杜梦杰 , 陈雁 , 徐聪 , 王荆宁 , 王一 , 郎磊 , 陈宝文 , 魏巍 , 赵玉超 , 孙铭
IPC: H04L41/16 , H04L41/0893
Abstract: 本发明涉及一种面向移动业务的智能网络切片选择方法，属于移动通信领域。本发明首先建立切片选择智能体，基于双深度Q网络对智能体进行训练；当训练结果收敛时，得到训练好的智能体，使用训练好的智能体进行智能网络切片的选择。本发明拓展了测量内容，加入了支撑测量对应测量量的测量功能，并在此基础上提出了基于Double DQN的面向移动业务的智能网络切片选择方法的实现流程，为切片选择问题提供了智能解决方案。
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公开(公告)号：CN112101482B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011152977.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 一种对有缺失卫星数据进行参数异常模式检测的方法，包括：数据预处理，完成卫星时序数据的规范化和标准化处理；异常检测，基于人工神经网络模型，载入包含缺失的卫星时序数据，设置批处理参数，根据该参数值对卫星时序数据进行分组，之后对包含缺失的每组卫星时序数据进行异常检测；结果图形可视化，保存检测结果，并图形化显示异常检测结果。该方法利用一种全新的神经网络模型，结合卫星时序数据固有的时间依赖特性，实现在有大量缺失数据情况下对卫星异常模式进行准确检测的过程，保证了卫星故障诊断和健康管理系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN118171561A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410214259.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F17/15 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于卫星轨道控制领域，提供了一种基于粒子群优化算法的多批次高度轨控策略计算方法，适用于低轨卫星。首先获得卫星轨道的初始平根数，将轨控策略中的点火时刻和速度增量转化为卫星相对初始时刻运行过的纬度辐角和高度控制量，作为PSO的自变量；其次根据轨道高度控制物理模型建立PSO适应度函数；然后基于轨道控制要求建立目标模型的约束条件；接着根据适应度函数和约束条件自定义罚函数和惯性因子，设置基础参数后建立PSO优化模型；最后运行PSO优化模型得到最优解。本发明能够根据指定高度控制要求，在减少多批次轨控策略计算复杂度的同时，实现自动化求解最优多批次轨道控制策略。
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公开(公告)号：CN118004447A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410214506.6
申请日：2024-02-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明属于卫星轨道控制技术及统计分析领域，提供一种基于数据统计的轨道控制效果评估方法。本发明适用于低轨卫星，首先通过瞬时轨道外推算法，基于控前和控后根数分别生成设定时间段内设定步长的瞬时轨道根数数据；其次基于数据样本计算控前和控后平根数，通过对瞬时轨道外推数据进行统计分析，辅以基础性的卫星摄动分析公式得到轨道平根数，然后基于计算生成的平根数进行控制相对误差计算，最后根据相对误差计算结果对轨控效果进行评估。本发明能实现在不建立复杂物理模型基础上实现客观准确的快速轨控效果评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949753B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110325281.8
申请日：2021-03-26
Applicant: 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种基于二元关系的卫星遥测时序数据异常检测方法，适用于具有二元关系的卫星遥测时序数据的异常检测。本方法将参数的二元关系映射到图像上，可以直观反映出参数间二元关系的不同模式。针对不同模式的特征，本发明采用卷积神经网络的方法进行特征提取，捕捉正常状态和异常状态下的多种模式特征，挖掘不同的关联模式。最终通过全连接层神经元学习这些特征，做到对正常情况和不同异常情况的识别。本发明可以有效利用参数间的关联性对卫星遥测时序数据进行异常检测，并通过数据的关联模式辅助专家进行卫星故障诊断，为卫星健康运行提供技术保障。
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公开(公告)号：CN115834415A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211314643.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 孙腾 , 卢海静 , 宋志群 , 吴文君 , 苑春雷 , 吴丹 , 刘玉涛 , 杜梦杰 , 陈雁 , 徐聪 , 王荆宁 , 王一 , 郎磊 , 陈宝文 , 魏巍 , 赵玉超 , 孙铭
IPC: H04L41/16 , H04L41/0893
Abstract: 本发明涉及一种面向移动业务的智能网络切片选择方法，属于移动通信领域。本发明首先建立切片选择智能体，基于双深度Q网络对智能体进行训练；当训练结果收敛时，得到训练好的智能体，使用训练好的智能体进行智能网络切片的选择。本发明拓展了测量内容，加入了支撑测量对应测量量的测量功能，并在此基础上提出了基于Double DQN的面向移动业务的智能网络切片选择方法的实现流程，为切片选择问题提供了智能解决方案。
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公开(公告)号：CN112949753A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110325281.8
申请日：2021-03-26
Applicant: 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种基于二元关系的卫星遥测时序数据异常检测方法，适用于具有二元关系的卫星遥测时序数据的异常检测。本方法将参数的二元关系映射到图像上，可以直观反映出参数间二元关系的不同模式。针对不同模式的特征，本发明采用卷积神经网络的方法进行特征提取，捕捉正常状态和异常状态下的多种模式特征，挖掘不同的关联模式。最终通过全连接层神经元学习这些特征，做到对正常情况和不同异常情况的识别。本发明可以有效利用参数间的关联性对卫星遥测时序数据进行异常检测，并通过数据的关联模式辅助专家进行卫星故障诊断，为卫星健康运行提供技术保障。
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公开(公告)号：CN112101482A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011152977.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 一种对有缺失卫星数据进行参数异常模式检测的方法，包括：数据预处理，完成卫星时序数据的规范化和标准化处理；异常检测，基于人工神经网络模型，载入包含缺失的卫星时序数据，设置批处理参数，根据该参数值对卫星时序数据进行分组，之后对包含缺失的每组卫星时序数据进行异常检测；结果图形可视化，保存检测结果，并图形化显示异常检测结果。该方法利用一种全新的神经网络模型，结合卫星时序数据固有的时间依赖特性，实现在有大量缺失数据情况下对卫星异常模式进行准确检测的过程，保证了卫星故障诊断和健康管理系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117674968A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311609667.7
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于低载重的系留无人机的升空通信装置,属于遥控遥测技术领域，其包括地面单元和射频模块，其中，地面单元放置于地面平台使用，用于基带信号处理；射频模块设于系留无人机平面上，用于射频信号收发；主站设备的地面单元将业务信息与时钟同步信息进行处理后，通过系留线缆送至射频模块；射频模块将信号在频点f1上按时间顺序分别发送至从站a设备和从站b设备；从站a设备收到射频模块的信号后，分离时钟同步信息和业务信息，从站a设备在频点f2上按时间顺序发送业务信息。本发明较所有设备工作于统一频点的模式，时延降低1倍，适用于低传输时延业务传输需求。
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