商业火箭遥测数据递归解析技术

商业航天具有任务周期短、型号迭代快、成本控制严等特点，对遥测数据处理提出了准备周期短、信息配置维护便捷的新需求。本文以“规则帧、混编帧、参数” 3类数据和“整理、解析” 2个过程为筋骨，构建递归解析数据处理模型，实现了商业火箭遥测数据处理逻辑规范、功能模块强内聚性的目标，解决了传统方法处理逻辑不清晰、信息配置复杂、数据利用效率不高的问题。理论分析指出，相较于传统方法，递归解析技术可有效减少描述遥测数据的要素个数，并在存在不完整全帧的情形下显著提高数据利用率，可替代传统方法更快速地完成商业火箭遥测数据处理工作。     

基于遥测全帧的延时数据弥补方法研究与应用

利用延时数据弥补乱散或丢失的实时数据是遥测数据处理的重要组成部分。针对逐点弥补方法需人工参与、弥补过程复杂等状况,提出以遥测全帧分路数据为一个基本单元进行延时弥补的处理思路,介绍两种具体的基于全帧弥补方法的实现步骤,给出方法实现中的关键算法,并分析指出延时弥补方法的优化方向。对实际应用效果的分析充分表明了基于全帧的弥补方法的有效性和可靠性。方法已多次应用于飞行任务数据处理,效果良好,实现了延时重发的目的,满足数据处理要求,同时提升了数据处理速度和质量。     

导航卫星遥测数据趋势预测技术研究

介绍了基于遥测数据的趋势预测方法、基于物理模型的趋势预测方法和基于知识的趋势预测方法的适用对象和特点。文章对导航卫星遥测数据进行了分类,重点研究了基于遥测数据的趋势预测方法,给出了各类算法的适用性;并针对传统SumSin模型、ARMA模型的局限,给出了改进措施和实现流程。最后搭建了验证系统,用于上述算法的验证和导航卫星参数的提前预警。     

基于遥测数据的卫星在轨飞行温度仿真算法研究

研究一种基于遥测数据的卫星在轨飞行温度仿真计算方法,以卫星热控边界温度遥测参数作为仿真计算模型基准温度参数,挖掘星上设备温度与安装边界（热控边界）温度之间的数值定量关系,形成卫星温度关系数值矩阵。通过基准温度遥测数据与卫星温度关系数值矩阵之间数值运算,实现卫星在轨飞行温度仿真预计,计算误差小于2.5℃。     

基于罗格里斯参数的航天器递归线性姿态估计算法

针对航天器姿态确定问题提出了一种新的递归线性估计算法。首先采用罗格里斯参数描述姿态,介绍了基于几何方法得到的非递归线性姿态估计算法。其次,引入历史测量数据,根据姿态旋转关系,获得了递归线性估计算法。进一步引入遗忘因子,对历史测量数据和当前测量数据进行权衡,得到了加权递归线性估计算法。数值仿真结果表明,所提出的递归姿态估计算法比非递归姿态估计算法具有更高的精度,在一定范围内遗忘因子越小,姿态估计精度越高。     

月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型参数辨识方法

为使月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型更精确地模拟真实在轨太阳电池阵硬件系统的工作状态,提出对仿真模型进行参数辨识的方法。给出了太阳电池阵电性能仿真模型,分析其输入、输出与初始化参数,说明了利用遗传算法和遥测数据开展参数辨识的可行性。提出仿真模型参数辨识方法的总体思路,即将遥测数据作为激励源,再采用遗传算法开展参数辨识。利用某一时段的遥测数据对仿真模型参数进行辨识,并用其他时段的遥测数据对辨识结果进行验证。结果表明:辨识后的仿真模型输出与对应遥测值的接近程度更高,仿真模型的输出偏差可减小约50%。文章提出的仿真模型参数辨识方法,可使仿真模型在月球巡视器在轨期间的任务规划验证和伴飞任务中提供精准预报。     

面向航天领域的模型驱动软件设计开发方法

针对航天嵌入式任务关键软件特点,研究基于AADL模型,实现对其结构模型、行为模型、故障模型和执行模型的多维度描述。通过构造其代码规则模板,实现从模型到源程序的自动化映射,降低编程工作量。研究将AADL模型转换为故障树模型和时间自动机模型,分析验证软件安全性与可调度性;通过构建航天领域模型库,支持大规模软件复用。最后,基于所开发的航天型号软件模型驱动开发平台,对航天飞行器GNC系统的软件开发进行了初步验证,结果表明模型驱动的软件开发方法能有效提高航天型号软件开发效率和质量。     

卫星遥测数据实时压缩算法设计与实现

为了满足多星并行遥测数据处理和海量数据高并发分析的性能需求，便于后续进行数据挖掘、智能预警，本文提出并实现了一种卫星遥测数据实时压缩算法。针对遥测数据的特点，提出了遥测自适应分类方法，采用改进型RLE（Run Length Encoding，行程编码）压缩和增量压缩结合的算法，结合数据库技术，实现了遥测数据的压缩。在某型号卫星研制项目中，采用了该算法进行数据压缩，统计分析表明：该算法起到了很好的压缩效果。     

一种基于构件的可重配置通用星载遥测软件设计

传统遥测处理设计方法,其软件逻辑处理与用户需求紧密耦合,难以重用。通过对星载软件构件化技术和航天器遥测需求进行分析,采用软件构件设计遥测处理模块,完成遥测采集、存储、包调度、虚拟信道调度和下传。构件化设计的遥测模块,通过参数配置和构件组装的方式实现不同的遥测需求,从而实现通用化遥测软件。经试验,结果表明,构件化的通用星载遥测设计方法,具有良好的任务适应性,能够显著降低开发时间和成本,可为通用化航天器遥测模块设计提供参考。     

基于XTCE改进模型的遥控指令生成系统设计

提出了一套改进的基于可扩展标记语言的遥测遥控信息交换(XTCE)遥控元数据模型,重构了空间任务遥测遥控信息描述模型,引入了指令集合元素,使其能够支持更广义的指令,具有更高的扩展性;以该模型为基础,文章设计了一种通用化遥控指令生成系统,采用了自动化软件技术和数据库技术,使遥控数据定义更加便捷、高效。实践证明本系统达到了增强数据处理软件通用性、减少开发成本、降低开发风险的效果。     

一种基于短时傅立叶变换软件解调的快速算法

提出一种基于短时傅立叶变换(STFT)软件解调的快速算法——基于全极点窗的递归算法,给出算法的理 论及解调流程,并通过仿真给出软件解调中全极点窗函数参数的选择结果。还讨论了几种不同的窗函数对解调性能的 影响,给出不同信噪比下的仿真结果。仿真结果表明,全极点窗递归算法解调效果良好。     

一种基于遥测数据压缩的硬件系统设计与实现

在基于遥测数据特点的背景下,提出了一种遥测数据实时无损压缩系统的设计方案。在这个压缩系统中,采用小波变换的方法对数据信号进行去噪预处理,能够有效减少数据量。同时,处理后的数据采用基于字典的LZW无损压缩算法,能够无失真地还原信号,这也正是遥测数据所要求的。     

基于回归分析的航天器异常检测方法

针对某在轨航天器电源温控系统典型故障案例,提出基于Pearson相关系数回归分析的航天器多元遥测数据异常检测方法.首先,对相关遥测数据进行特征提取;其次,对正常状态下的遥测数据进行拟合建模,并用该模型检测后续遥测数据;最后,采用基于Pearson相关系数的回归分析方法对实测数据进行仿真分析.结果表明,针对航天器首次发生...     

遥测数据软件容错解码研究

针对硬件帧同步器解码可能丢失整帧数据这一问题，提出一种软件解码方法，并对实时处理的可行性进行了分析。首先将接收到的PCM数据流进行位同步，然后经过一双口RAM作为缓冲，直接送入微机进行实时帧同步码粗同步。在所有遥测数据都接收完之后，利用模糊算法和最优选择实现帧同步码精确同步，从而得到不丢失帧的遥测解码数据。该软件用VC6．0得到了实现。     

一种改进的BAQ算法仿真及分析

在实际应用中,合成孔径雷达（ SAR）的回波数据中往往含有饱和数据。针对传统分块自适应（ BAQ）算法处理含有饱和成分的数据时存在较大误差的不足,在对SAR实际回波数据分析的基础上,文章对传统BAQ算法进行了改进,并将改进的BAQ算法应用于SAR信号处理系统中。仿真结果表明：对于含有饱和数据的原始回波数据,改进的BAQ算法比传统BAQ算法具有更好的性能,且该算法易于实现,可很好地压缩处理含有饱和成分的SAR回波数据。     

卫星集群网络仿真建模与路由算法性能分析

卫星集群是一类基于星间协同工作的分布式卫星系统,具有空间结构灵活、数据共享、智能服务等特点。针对当前卫星集群网络仿真平台及其路由算法的研究的不足,基于网络仿真软件NS-3与卫星场景分析软件STK,设计了卫星集群生成模块,搭建了更准确、通用且可扩展的卫星集群网络仿真平台。通过同单一的STK卫星轨道数据对比,验证了仿真平台中卫星运动模块的有效性。对AODV(自组网按需距离矢量路由),DSDV(目标序列距离矢量路由)和OLSR(链路状态优化路由)算法应用在卫星集群网络中的性能进行了仿真。结果表明:OLSR算法在卫星集群网络中性能最优,其分簇和链路状态感知机制可为卫星集群网络路由算法的研究提供借鉴。     

遥控和遥测包应用标准在航天器中的使用方法

对遥控和遥测包应用标准（PUS）的产生历史、应用现状以及主要特性进行了分析。针对中国航天器中遥控遥测应用层格式不统一、设备和软件无法通用等问题,探讨了在中国航天器中如何使用包应用标准。文章从遥控应用和遥测应用两方面阐述了包应用标准在中国航天器上的应用方法,着重分析了遥控遥测链路协议选择、包应用标准业务选择、遥控遥测包的传输方法等方面。使用包应用标准,将有助于进一步实现遥控遥测系统的标准化,以及航天器上设备和软件的通用化。     

一种遥测缓变参数自动判读的新方法

针对遥测参数中缓变参数的自动判读问题，提出一种基于历史数据统计特性的遥测缓变参数自动判读新方法。首先，设计了一种以参数目标数据时标为基准的时间间隔递推算法和线性插值方法，使历史数据与目标数据的时标得到有效统一。其次，基于方向和距离函数构造了双因子等价权函数，并利用抗差最小二乘估计算法得到了参数的估值和标准差。最后，根据参数的估值和标准差对目标数据进行统计分析，依据目标数据的概率分布判断参数是否存在异常，进而实现参数的自动判读。仿真校验结果表明，该方法能有效辨识缓变参数中的异常参数，且具有较强的抑制随机噪声和抗差自适应能力。与传统以人工为主的判读方式相比，该方法能有效提高遥测参数判读的效率和准确性。     

基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。