一种在轨安全识别方法
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    发明公开

    公开(公告)号:CN119863714A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202510343113.X

    申请日:2025-03-21

    Abstract: 一种在轨安全识别方法,包括:系统初始化阶段,可信第三方为卫星分配密钥并初始化布谷过滤器。粗粒度比较阶段,卫星将遥感场景划分为子图像,提取特征向量,通过布谷过滤器和安全矩阵加密技术(SME)进行初步差异识别。细粒度识别阶段,若发现潜在差异,则通过构建二叉哈希树和MSIP计算确认差异子图像。基于DCTree的识别阶段进一步精确定位差异。使用对称会话密钥加密差异子图像并安全传输至地面站,确保数据的保密性和完整性。本发明在保护遥感图像的数据机密性的前提下,完成遥感卫星在轨安全差异数据识别,且适用于卫星资源受限的情况,实现卫星在轨数据高效安全处理和数据下行。

    一种GNSS生成式同步欺骗信号检测方法

    公开(公告)号:CN118091711A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410512425.4

    申请日:2024-04-26

    Abstract: 一种GNSS生成式同步欺骗信号检测方法,包括以下步骤:步骤A:收集GNSS接收机跟踪环路中的I路相关器和Q路相关器的输出;步骤B:根据I路相关器的输出构建线性组合,得到复信号检验量的实数部分;步骤C:根据Q路相关器的输出,得到复信号检验量的虚数部分;步骤D:将实数部分和虚数部分组合起来得到复信号检验量;步骤E:根据复信号检验量进行计算,使用二元假设检验方法将计算结果与预先确定的欺骗信号检测门限进行比较;步骤F:根据二元假设检验的比较结果判断是否存在欺骗信号。对I路信号质量异常和Q路载波能量泄露异常进行联合检测,充分利用欺骗信号引起的Q路载波能量泄露异常信息,实现高效和准确的GNSS欺骗信号识别。

    一种基于图注意力网络的星图识别方法

    公开(公告)号:CN117727063A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202410171582.3

    申请日:2024-02-07

    Abstract: 一种基于图注意力网络的星图识别方法,包括:将待识别星图中的每个星点视为一个图节点,提取星图的拓扑图数据,拓扑图数据包括星图中所有星点的特征构成的特征矩阵,以及用于表征星图中的星点之间的连接关系及权重的邻接矩阵;将拓扑图数据输入经训练的图注意力网络,通过图注意力网络识别星图中的主星;图注意力网络包含基于掩膜图注意力机制的图注意力层,特征矩阵和邻接矩阵输入图注意力层后,使用通过掩膜图注意力机制计算得到的自注意力指标矩阵,对邻接矩阵进行掩膜处理得到注意力矩阵,以注意力矩阵代替邻接矩阵,实现对每个星点特征之间的消息聚合。该星图识别方法具有很好的鲁棒性和识别准确率,视场内星点较少时也能够稳定匹配。

    基于多域网格的电磁环境中运动对象路径规划方法

    公开(公告)号:CN115540872A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211202536.2

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明提出一种基于多域网格的电磁环境中运动对象路径规划方法,包括,获取目标飞行器的路径规划任务,根据路径规划任务选取合适网格粒度的多域网格;在路径规划任务为静态路径规划时,根据多域网格的电磁信息计算各个网格的被探测概率;根据路径规划任务确定调节因子α;根据调节因子α以及各个网格的被探测概率利用改进的A*算法进行目标飞行器的航路规划。通过本发明提出的方法,在多域网格的基础上,对电磁场数据进行时空框架建模,同时考量距离因素和安全性因素,对电磁环境中的飞行器进行静态航路规划、动态航路规划和多飞行器协同航路规划。

    一种面向卫星边缘计算轻量快速任意朝向目标检测方法

    公开(公告)号:CN115497003A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211038464.2

    申请日:2022-08-29

    Abstract: 本发明提出一种面向卫星边缘计算轻量快速任意朝向目标检测方法,包括,构建轻量快速任意朝向的目标检测模型;使用历史遥感影像数据集在地面服务器上进行目标检测模型的训练与调优,得到当前最佳目标检测模型;定期将所述当前最佳目标检测模型更新到卫星上;通过所述卫星生成遥感影像;通过所述当前最佳目标检测模型对所述遥感影像在轨进行目标检测并将检测结果实时反馈。本发明提出的面向卫星边缘计算轻量快速任意朝向目标检测方法,解决了卫星资源极端受限环境下先进深度学习模型难以正常运行及通用轻量目标检测模型精度低的瓶颈问题。

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