航天智能测运控系统体系架构与应用-航天工程论文-工程论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——
摘要：随着商业航天的快速发展，各类卫星星座项目的持续推进，航天器的商业应用日趋普及，在轨航天器呈现出数量多、平台多、种类多、用途广等趋势，重点依靠资源投入和人力增加的测控模式，已经难以适应未来多星、多任务、多用户的测控服务的发展需要。近年来，人工智能技术不断取得突破，在多类单项测试中超越人类。将人工智能的发展成果应用到测控系统中，在自主测控、自主故障诊断、任务规划、资源分配方面，采用智能化方法，促进测运控以平台载荷为核心的管理模式向以数据业务为核心的管理模式转变, 提高测控任务的完成效率和资源利用率。 关键词：测控; 智能化; 故障自主诊断; 自主测控; 数据挖掘; 机器学习;
真实性故事1 、商业航天智能测运控需求分析
1.1 、航天器数量快速增加
近年来，万物互联成为人类社会的基本要求，许多全球性或者全天候航天任务越来越复杂，卫星将在今后一个时期内迎来快速发展，航天器的在轨数量将会激增。卫星星座在信息传输、定位导航、侦察观测等领域，具有全球覆盖、实时性好等先天优势，应用日益广泛。星座中卫星的数量从数十颗，发 展到数百颗，数千颗，Space X 公司布局的Starlink星座计划发射约42000颗卫星。星座构型在卫星轨道基础上，通过合理的时空布局，适应各种应用功能的需要。
金第梦想山1.2 、测运控系统日益复杂
清贫思想在轨航天器数量将越来越多，规模越来越大，类型与应用模式越来越复杂，管控要求和难度大幅提升。相对于数量激增的在轨航天器，地面测运控系统将面临着数量不足、设备短缺的问题。小卫星需要大天线，但是小卫星的寿命通常比较短，而地面测运控设备投入又比较大，因此要求地面测运控资源必须能够组网重复使用。在传统单颗卫星的测运控任务外，对多星的同时测运控支持、多星及星座在
轨运行管理等，对地面测运控网络如何提供及时、有效、灵活的测运控服务提出了极高的要求，增加了航天测运控系统的负担和操作复杂性。
1.3、测运控服务模式转变
如何提高课堂教学的有效性由于过境小卫星承担不同的任务，因此同一地面站必须具有多星测运控和数据采集的能力，当多星同时过境时，地面站能实现多星同时测运控。因此，对测运控系统来说，除了建立新站以外，必须对已有测运控设备进行最大化利用并且探索新技术。沿用以往针对少量卫星的，重点依靠投入资源和增加上海天平厂
人力的模式已难以适应未来测运控服务的需要，随着各类卫星星座等项目的持续推进，以及航天器的商业应用日趋普及，测运控以平台载荷为核心的管理服务模式，正在向以数据业务为核心的服务管理模式转变。
2、人工智能的发展状况
2.1、人工智能将迎来飞跃
人工智能研发与应用的重点领域主要集中在：机器学习/深度学习，计算机视觉/图像识别，自然语言处理/语音识别，神经形态计算/脑启发计算，脑科学与人工智能，智能机器人/虚拟个人助理，自动驾驶/无人系统等。由于面向特定领域的人工智能技术(即专用人工智能)应用场景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算相对简单可行，专用技术不断取得突破，在多类单项测试中已经超越人类，尤其是在速度和准确度方面。
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近年来，各国政府纷纷加快在人工智能领域的战略布局，将其作为提升国家竞争力的重要抓手，启动了各类研发或技术转移计划，力图占领技术、产业和应用的新的制高点，美国、英国、法国与日本等国都加大了资金投入和政策倾斜力度。我国人工智能技术虽然起步
较晚，但在政府与社会各界的支持与投入下，取得了迅猛的发展。我国科研机构和企业在语音识别、
图像识别、机器翻译、中文信息处理等方面已处于世界领先地位。智能芯片技术也实现了突破，中科院计算所团队研制出的寒武纪神经网络处理器已成为国际竞争对手的追赶目标。自2016年起，我国快速将人工智能发展上升至层面，相关政策密集出台。2017年7月，发布《新一代人工智能发展规划》，从战略态势、总体要求、资源配置、立法、组织等各个层面确立了我国人工智能发展规划。随着各国不断加大投入，人工智能领域出现竞相角逐的局面，人工智能技术将从局限于某个领域的专项应用走向与大数据融合的综合应用，发生质的飞跃。
2.2、智能网络的特点
智能网络具有自动化、自优化、自治化的特点。自动化指链路发现、策略制定、按需资源分配等自动化控制，业务发放和运维自动化，如网络、告警处理、故障分析等活动的自动化，这就需要网络的管理和控制无缝集成，实现管控一体。自优化是在自动化的基础上，基于反馈的闭环的全局优化。通常最简单的闭环控制系统由控制器和传感器组成，传感器的测量作为输入，然后将这些输入与期望的状态进行比较。网络优化要从开环走向闭环，就是将网络实时采集的
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