随着卫星地面站逐渐向自动收发、检测一体化、大型化和复杂化的方向发展,这就要求卫星地面站系统设备在工作安全范围内具有更高的可用性。然而传统的卫星地面站检测技术已经落后于时代的发展进度,不能满足这些需求。针对这些问题,国内外科研工作者将统计学与机器学习的知识应用于卫星地面站系统设备检测之中。但是,当前在国内涉及这方面的研究处于探索阶段,大多集中在学术理论之中,工程应用成果比较少。基于此原因,有必要对卫星地面站系统设备故障检测相关技术进行深入研究并展开积极探索。首先,本文简要分析了整个卫星地面站系统的组成,阐述每个不同设备在整个系统中的工作原理、功能和性能。其次,针对故障预测技术方面进行了探索。由于卫星地面站系统设备在工作初期并没有特殊的故障特征,因此如何高效地识别出故障并且对当前工作设备的健康状态进行评估是本文研究的关键内容之一。针对这一问题,本文采用了以隐马尔可夫模型和近邻传播聚类算法为主体的故障预测方法将整个系统状态划分为健康、亚健康和故障状态,能够真实有效地将整个系统状态描述出来。最终实验仿真表明,本文所研究的故障预测方法能够在早期的时候将系统设备故障所处的状态进行分类,还可以及时了解设备的工作状态以便于检测和更换。再次,针对故障诊断技术研究方面进行了探索。对于卫星地面站系统设备在工作运行期间通信信号具有非线性、信息处理计算量大等特点,本文采用了核主成分分析算法从采集的数据中提取了主要的影响状态特征值。对于卫星地面站系统设备在运行期间出现的典型故障特点,以及针对最小二乘法支持向量机在故障检测识别中需要对其参数进行确定与优化问题,使用了粒子群算法对其进行解决。最终实验仿真表明,本文所研究的故障诊断方法不仅有助于提高整个系统的故障有效诊断率,还能够更加快速地定位故障,发现并解决问题。最后,卫星地面站系统软件设计及实现。基于以上研究内容,完成以故障预测与故障诊断为一体的自动化检测系统。