2、智能能源表聚类算法与轨道安全控制测量误差解决方法

智能能源表聚类算法与轨道安全控制测量误差解决方法

智能能源表聚类算法

在智能能源表的相关研究中，基于气候特征的聚类算法有着重要意义。以黑龙江漠河、新疆察卡勒、西藏羊八井和福建湄洲岛的气候特征为依据，提出了提取气候特征的原则。这一原则能够在不影响计算精度的前提下，有效降低数据维度，进而降低计算复杂度，提高计算速度。

传统的 K - means 算法在初始聚类中心的选择和聚类中心的移动原则上存在一定的局限性。为了改进这些问题，选择距离较远的点作为初始聚类中心，并将聚类的中位数作为聚类中心的移动方向。通过这样的改进，聚类算法的准确性和计算速度都得到了提升。最后，利用 MATLAB 仿真验证了所提出的理论和算法的准确性和有效性。

轨道安全控制测量误差解决方法

研究背景与问题提出

安全飞行控制是航天器测试中不可或缺的部分，其主要目的是在航天器飞行失败时进行最优爆破，以最大程度保护飞行路径下重要目标和地面设施人员的安全。安全控制一般分为独立安全控制和地面安全控制，其中地面安全控制主要提前计算空间位置警报、着陆点预警、平台框架角度姿态角偏差等安全控制轨道。

地面安全控制轨道是判断实时飞行过程是否正常的标准，它主要包括理论项和误差项。误差项包含测量误差、干扰误差、显示误差、方法误差、延迟误差等，其中测量误差通常指测控设备的实时弹道精度。当前的计算方法是将历史任务的实时轨迹结果与事后高精度轨迹结果作差，计算残差的均值和方差，相当于多次平均。然而，由于每个任务的理论轨迹存在差异，不同的理论弹道会导致测控设备的测量误差不同，因此多次任务的平均值不能准确反映测量误差，所以有必要分析权重因子。

地面安全控制轨道计算模