这些传统方法使用拉动模型定期请求信息。您收集的数据可能有助于您高效地监控可管理规模的网络。但是,随着网络复杂性和规模的增长,您轮询的数据可能不足以进行高效且有效的监控。此外,轮询方法需要大量资源,网络运营商在收集的数据中面临信息缺口。使用拉动模型,网络设备(服务器)仅在数据收集器(客户端)请求时发送数据。发起此类请求需要持续的手动干预。这种手动干预使该模型不适用,并限制了自动化和扩展能力。它抑制了网络的可见性,因此无法高效地控制网络。您需要一种能够增强网络弹性和稳定性的监控策略。
由于太空物体数量不断增加,碎片撞击运行中的航天器变得越来越常见。样本返回任务表明发生了数百次小撞击,但通常只有在撞击导致航天器性能异常时才会进行严格分析。开发识别和评估不会立即导致异常行为的小撞击的技术有助于验证碎片群模型、进行风险评估并帮助确定未来异常的归因。本研究将碎片撞击引入航天器动力学模拟并评估其对航天器遥测的影响。各种信号处理和变化检测技术用于识别嘈杂遥测中的撞击并估计撞击参数。开发了匹配滤波器小波来识别对状态遥测的影响,其中误差由航天器姿态控制系统自主校正。一组匹配滤波器用于根据对航天器响应特性的先验知识来估计撞击的参数。使用顺序概率比测试来突出显示航天器角动量的突然变化。进行蒙特卡罗分析以表征这些算法的性能。在正确识别碎片撞击和准确估计撞击参数方面,比较了各种技术的结果。开发对小型碎片撞击进行分类和表征的能力使任何航天器都可以用作现场碎片传感器。