星载大容量固态存储控制器的级联编码设计

航天器大容量数据存储设备主要采用基于NAND Flash的固态存储器,但由于空间环境中单粒子翻转效应的影响,以及存储器芯片在操作过程中因为阈值电压偏移导致的位比特错误等原因,存储设备的可靠性降低。为提高数据存储设备的数据容错性,依据NAND Flash芯片物理结构和数据存储结构,具有针对性地提出RS(256,252)码+LDPC(8192,7154)码级联的纠检错并行编码设计,并优化编码算法的电路实现方法。建模仿真和地面测试系统测试结果表明:该设计具有低硬件开销、低功耗和高可靠性的优点。存储系统的数据总容量达512 Gb,有效数据吞吐率为700 Mb/s,能够满足航天器固态存储控制器对大容量数据控制和高数据吞吐量的设计需求。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。