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运载火箭遥测数据智能判读算法应用
文献摘要：
在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下,现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显,缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充,进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定.为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律,设计智能判读算法作为传统算法的有益补充,提升传统判读的判读覆盖率和判读效率.以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象,设计集成神经网络智能判读算法,在给出的判读指标下研究得出,集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下,判读性能提升30％,提高了现有判据的覆盖率,后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考.
文献关键词：
运载火箭;遥测数据;神经网络;判读
中图分类号：
作者姓名：
李鹏程;陈海东;李世鹏;连彦泽
作者机构：
北京宇航系统工程研究所 北京 100076;中国运载火箭技术研究院 北京 100076
文献出处：
引用格式：
[1]李鹏程;陈海东;李世鹏;连彦泽-.运载火箭遥测数据智能判读算法应用)[J].遥测遥控,2022(05):30-43
A类：
B类：
遥测数据,数据智能,判读,算法应用,数据量,判据,槛高,效果评估,系统性能,性能评定,中隐,参数变化,计智,传统算法,液体运载火箭,加电,集成神经网络,网络智能,丢帧,难以描述,读场景,性能提升,体系完善
AB值：
0.298068
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