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题名新兴数字技术驱动的太空态势感知研究
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作者
高泽夫
杨文革
焦义文
杨卓
李欣宇
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机构
航天工程大学电子与光学工程系
智能化航天测运控教育部重点实验室
西安卫星测控中心
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第3期7-18,共12页
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文摘
面对未来日益严峻复杂的空间环境和空间任务,现有的太空态势感知手段和能力无法满足需求。而以大数据、云计算、区块链、人工智能为代表的新兴技术在海量数据的高效处理、大规模目标识别、动态模式监测、数据和图像可视化等方面具有显著优势,运用这些技术来改进和增强现有的太空态势感知手段成为可能。重点开展基于大数据、云计算、区块链和人工智能的太空态势感知关键技术研究,通过分析以上技术在太空态势感知上的切入点和应用前景,总结太空态势感知与以上技术相结合的体系架构、处理模式和智能算法,并给出未来展望。
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关键词
太空态势感知
太空资产
太空交通管理
卫星健康监测
大数据
云计算
区块链
人工智能
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Keywords
space situational awareness(SSA)
space assets
space traffic management
satellite health monitoring
big data
cloud computing
blockchain
artificial intelligence
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于置信规则库的太空态势感知装备体系贡献度评估
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作者
肖靖
常雷雷
刘增文
余炜
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机构
南京电子技术研究所
杭州电子科技大学自动化学院
解放军
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2023年第5期106-111,共6页
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文摘
科学有效地评估装备的体系贡献度,是有效支撑装备体系建设的前提和基础。文中在构建太空态势感知装备体系结构的基础上,提出了评估指标体系和评估模型,并采用基于置信规则库的求解方法,以地基雷达典型探测装备为例,分析了三型不同探测体制雷达装备的体系贡献度。最终得出体系整体效能评估结果,证明了文中所提方法对科学规划装备体系具有一定的指导意义。
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关键词
贡献度评估
太空态势感知
整体效能
置信规则库
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Keywords
contribution evaluation
space situational awareness
integrated efficiency
belief⁃rule⁃base
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分类号
E92
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名大规模预训练模型在太空态势感知领域的应用思考
被引量：1
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作者
尹港港
张峰
郭继光
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机构
中国电子科学研究院
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出处
《空天预警研究学报》
CSCD
2023年第5期355-363,共9页
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文摘
随着航天科技和人类太空活动的快速演进,太空态势感知(SSA)的需求愈发突出.近些年,大规模预训练模型(LPTMs)在自然语言处理、图像处理、模式识别等领域表现卓越,在SSA中,这些技术也展现出巨大的应用潜力.为有效应对不断演变的太空环境带来的挑战,首先分析了SSA领域存在的瓶颈问题;然后针对SSA领域中的应用需求,提出了一系列潜在优势和应用方向;最后探讨了大规模预训练模型在SSA领域应用过程中所面临的关键挑战及可能的解决方案.
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关键词
太空态势感知
大规模预训练模型
自然语言处理
图像处理
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Keywords
space situational awareness(SSA)
large-scale pretrained models(LPTMs)
natural language processing
image processing
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名GEO卫星机动识别的自适应深度学习方法
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作者
龙洗
杨乐平
乔琛远
黄涣
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机构
国防科技大学空天科学学院
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出处
《宇航学报》
北大核心
2025年第1期51-67,共17页
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文摘
针对地球同步轨道(GEO)卫星未来机动状态识别问题,提出了一种“经度预测+机动识别”的自适应深度学习方法。首先,构建自动优化时空因果注意力深度学习框架(AOSTCADL),引入长短记忆神经网络(LSTM)、卷积模块、传递熵和注意力机制,并采用智能算法优化网络参数,以提高经度预测的精度。其次,基于经度预测结果,提出非参数化阈值动态更新方法,引入滚动时域策略提高机动识别F1分数。针对3个典型GEO卫星的仿真结果表明:与当前流行的两类CNN-LSTM模型相比,所提方法经度预测最小平均误差、均方根误差平均降低一个数量级,机动识别平均准确率达97.52%,F1分数达77.09%。
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关键词
太空态势感知(SSA)
GEO卫星
机动识别
长短记忆神经网络(LSTM)
自适应学习
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Keywords
Space situational awareness(SSA)
GEO satellite
Maneuver identification
Long short-term memory(LSTM)
Adaptive learning
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分类号
V11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名美国地月空间安全研究进展综述
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作者
张蕊
何慧东
朱贵伟
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机构
北京空间科技信息研究所
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出处
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2024年第2期103-109,共7页
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文摘
随着地月空间的探索和利用活动越来越频繁,维护地月空间安全、构建覆盖地月空间的能力建设越来越重要。文章调研美国地月空间安全发展总体情况,分析其维护地月空间安全的重点举措,包括加强军民合作、制定战略规划、推进能力部署等;总结神谕(Oracle)、敏捷地月空间飞行火箭验证(DRACO)等美国地月空间安全重点项目发展情况,涉及太空态势感知、空间推进等领域;分析地月空间安全在顶层布局、构建态势感知架构、融合发展等方面的发展特点,得出加强地月空间可持续发展顶层谋划、提前布局研究地月空间安全核心技术等启示建议,可为后续地月空间长期可持续发展提供相关参考。
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关键词
地月空间
空间基础设施
太空态势感知
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Keywords
cislunar space
space infrastructure
space situational awareness
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分类号
V57
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名空间目标ISAR图像三维基元表示方法
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作者
王粲雨
蒋李兵
任笑圆
王壮
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机构
国防科技大学自动目标识别全国重点实验室
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出处
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期682-695,共14页
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基金
国家部委基金
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文摘
空间卫星目标的逆合成孔径雷达(ISAR)图像由离散的散射点构成,具有弱纹理、高动态、非连续的特性,造成传统算法对空间目标ISAR图像进行三维重建时,得到的点云结果稀疏,无法覆盖目标整体外形轮廓,进而导致难以精确提取目标结构、姿态参数。针对上述问题,并考虑到空间目标通常由特定模块化部件组成的特点,该文提出一种从空间目标ISAR图像中抽取参数化基元来表示其三维结构的方法。首先利用能量累积算法从ISAR图像中得到目标的稀疏点云,进而利用参数化基元对点云进行拟合,最后将基元投影至ISAR成像平面,并最大化与目标图像的相似度来优化基元参数,得到最优的目标三维基元表示。相比于传统点云三维重建,该方法能够获得对目标三维结构更完整的描述,且所得到的基元参数即代表目标的姿态及结构,可直接支撑后续的目标识别、分析研判等任务。仿真实验证明该方法能够根据ISAR序列图像,有效实现对空间目标的三维表示。
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关键词
三维重建
逆合成孔径雷达(ISAR)
基元拟合
太空态势感知
姿态估计
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Keywords
Three-dimensional reconstruction
Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR)
Primitive fitting
Space situational awareness
Attitude estimation
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分类号
TN975
[电子电信—信号与信息处理]
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