【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体为卫星温度遥测的数据处理方法及系统。
技术介绍
1、目前，对于在轨飞行的卫星存在大量的温度传感器，通过热敏电阻测量卫星各工作部位的工作温度，提供给地面监测或者提供给卫星控制系统进行温度控制，保证卫星的各工作器件工作在正常的温度环境下。
2、现有的卫星温度遥测的数据处理的过程中，对于实际遥测数据存在较多数据野值和数据缺失的情况直接不予考虑，这样会导致数据在进行分析的过程中，缺乏部分数据的支撑，影响数据化分析的结果，并且对于大量的数据传输过程中，会因为数据传输拥堵造成卡顿，并且无法根据现存数据生成预警模型以及异常后的及时故障定位，数据处理效率较低，为此，本专利技术提出了卫星温度遥测的数据处理方法及系统，以解决上述提到的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了卫星温度遥测的数据处理方法及系统，解决了上述
技术介绍
提到的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：卫星温度遥测的数据处理系统，包括：
5、数据处理单元：用于获取热敏电阻测量卫星各工作部位的工作温度，并对卫星温度遥测数据进行处理，剔除数据野值和填充缺失值，并将数据提供给地面监测或者卫星控制系统，其中，数据野值为数据集中与其他数据明显不同的值；
6、传输节点单元：用于在传输路径中设置存储节点，将需要传输的数据进行划分，根据划分的数据计算在存储节点内
7、预测模型单元：用于对获取的温度数据以时间为横轴、温度数值为纵轴构建温度变化模型，按照温度变化模型生成温度变化预测模型，其中，温度变化预测模型为二维或三维模型；
8、预警分析单元：用于对获取的温度数据与温度变化预测模型进行比对，分析数据变化的幅度，判断是否处于温度异常的状态，然后根据温度异常的状态匹配对应的故障参数。
9、作为一种改进的技术方案，所述数据处理单元中对卫星温度遥测数据进行处理，剔除数据野值和填充缺失值的具体方式为：
10、s1：首先采用门限和滤波方法对数据野值进行剔除，然后对数据缺失值采用自适应滑窗插值的方法对数据缺失进行填充处理，对于数据缺失值的判断需要进一步分析，具体为：
11、s11：设定数据缺失的阈值范围，并将其标记为ax和ay，将数据缺失的数值标记为az，具体包括：az∈(0，ax)、az∈(ax，ay)和az∈(ay，∞)，其中，ax、ay和az均为正值；
12、s12：当az∈(0，ax)时，为局部小缺失，丢失数据较少，不影响序列变化趋势判断，当az∈(ax，ay)时，周期内的大长度缺失，缺失时长小于卫星运行一轨周期，不影响序列变化趋势判断，当az∈(ay，∞)时，长时间的持续大间隔缺失，遥测数据链路异常，数据质量过差不予考虑。
13、作为一种改进的技术方案，所述s1中采用自适应滑窗插值的方法对数据缺失进行填充处理时，自适应滑窗插值方法能自适应地对不同缺失长度、不同缺失位置的数据缺失进行填充处理，填充值符合数据特性。
14、作为一种改进的技术方案，所述传输节点单元中将需要传输的数据进行划分，根据划分的数据计算在存储节点内的存储时间的具体方式为：
15、p1：将需要传输的数据长度标记为qj，再将一类数据长度、二类数据长度和三类数据长度分别标记为q1、q2和q3，其中，然后根据代码的长度，q1、q2和q3之间相差一位或若干位；
16、p2：然后将每个节点存储的时间分别标记为t1、t2和t3，q1、q2和q3的存储时间分别与其对应，然后将q1、q2和q3的传输时间分别标记为ct1、ct2和ct3，其中，t1＝0，t2＝ct1，t3＝ct2，直至q3完全传输完毕。
17、作为一种改进的技术方案，所述p2中q1、q2和q3进行传输时，传输速率的计算公式为：r＝(1/t)*，其中：t为一个数字脉冲信号的宽度或重复周期；一个数字脉冲也称为一个码元，n为一个码元所取的有效离散值个数，n取2的整数次方值。
18、作为一种改进的技术方案，所述预测模型单元中构建温度变化模型后，按照温度变化模型生成温度变化预测模型的具体方式为：
19、将时间间隔设置为t,然后将时间间隔t的两个端点值标记为da和db,计算时间间隔t内的变化权重，并标记为w，其中，然后将变化权重的平均值标记为其中，根据来温度变化模型。
20、作为一种改进的技术方案，所述预警分析单元中判断是否处于温度异常的状态，然后根据温度异常的状态匹配对应的故障参数的具体方式为：
21、m1：设定温度变化的阈值st，然后将根据温度变化模型预测的温度数值标记为yt,将实际获取的温度数值标记为kt，其中，当kt∈st±yt内时，此时温度数据正常，反之，温度数据异常；
22、m2：然后划分温度异常的故障参数，并将其标记为ycj，按照异常的区间依次标记为yc1、yc2、...、ycn，当内时，此时根据ycj查找对应的故障参数区间，准确判断温度异常的原因。
23、作为一种改进的技术方案，所述m2中根据ycj查找对应的故障参数区间，准确判断温度异常的原因时，当无法在ycj查找对应的故障参数时，此时需要人工进行分析。
24、作为一种改进的技术方案，所述还包括数据存储单元，用于对数据处理单元、传输节点单元、预测模型单元和预警分析单元内的数据进行存储。
25、本专利技术还公开了卫星温度遥测的数据处理方法，具体包括以下步骤：
26、步骤一：获取热敏电阻测量卫星各工作部位的工作温度，并对卫星温度遥测数据进行处理，剔除数据野值和填充缺失值，并将数据提供给地面监测或者卫星控制系统；
27、步骤二：在传输路径中设置存储节点，将需要传输的数据进行划分，根据划分的数据计算在存储节点内的存储时间；
28、步骤三：对获取的温度数据以时间为横轴、温度数值为纵轴构建温度变化模型，按照温度变化模型生成温度变化预测模型；
29、步骤四：对获取的温度数据与温度变化预测模型进行比对，分析数据变化的幅度，判断是否处于温度异常的状态，然后根据温度异常的状态匹配对应的故障参数。
30、(三)有益效果
31、本专利技术提供了卫星温度遥测的数据处理方法及系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：
32、该卫星温度遥测的数据处理方法及系统，通过数据处理单元在实际遥测数据存在较多数据野值和数据缺失时，能够获取质量较好的数据，并在传输节点单元的作用下避免数据传输过程中造成的卡顿，提升了数据传输过程中的稳定性，预测模型单元能够根据现存数据生成温度变化预测模型，以便于后续预警分析单元进行分析预警，还能快速匹配对应的故障参数，节省更多的故障定位时间，数据处理更加及时和准确。
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1.卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述数据处理单元中对卫星温度遥测数据进行处理，剔除数据野值和填充缺失值的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述S1中采用自适应滑窗插值的方法对数据缺失进行填充处理时，自适应滑窗插值方法能自适应地对不同缺失长度、不同缺失位置的数据缺失进行填充处理，填充值符合数据特性。
4.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述传输节点单元中将需要传输的数据进行划分，根据划分的数据计算在存储节点内的存储时间的具体方式为：
5.根据权利要求4所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述P2中Q1、Q2和Q3进行传输时，传输速率的计算公式为：R＝(1/T)*，其中：T为一个数字脉冲信号的宽度或重复周期；一个数字脉冲也称为一个码元，N为一个码元所取的有效离散值个数，N取2的整数次方值。
6.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述预测
7.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述预警分析单元中判断是否处于温度异常的状态，然后根据温度异常的状态匹配对应的故障参数的具体方式为：
8.根据权利要求7所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述M2中根据YCj查找对应的故障参数区间，准确判断温度异常的原因时，当无法在YCj查找对应的故障参数时，此时需要人工进行分析。
9.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述还包括数据存储单元，用于对数据处理单元、传输节点单元、预测模型单元和预警分析单元内的数据进行存储。
10.卫星温度遥测的数据处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述数据处理单元中对卫星温度遥测数据进行处理，剔除数据野值和填充缺失值的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述s1中采用自适应滑窗插值的方法对数据缺失进行填充处理时，自适应滑窗插值方法能自适应地对不同缺失长度、不同缺失位置的数据缺失进行填充处理，填充值符合数据特性。
4.根据权利要求1所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述传输节点单元中将需要传输的数据进行划分，根据划分的数据计算在存储节点内的存储时间的具体方式为：
5.根据权利要求4所述的卫星温度遥测的数据处理系统，其特征在于：所述p2中q1、q2和q3进行传输时，传输速率的计算公式为：r＝(1/t)*，其中：t为一个数字脉冲信号的宽度或重复周期；一个数字脉冲也称为一个码元，n为...
【专利技术属性】
技术研发人员：咸迪，李雪，徐喆，亓永刚，
申请(专利权)人：国家卫星气象中心国家空间天气监测预警中心，
类型：发明
国别省市：
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