一種基于Kalman濾波的衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)

吳婧 蘇振華 孫誠

(航天東方紅衛(wèi)星有限公司, 北京 100094)

一種基于Kalman濾波的衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)

吳婧 蘇振華 孫誠

(航天東方紅衛(wèi)星有限公司, 北京 100094)

分析了衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，提出了一種基于卡爾曼(Kalman)濾波的遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)框架，并定義了系統(tǒng)中各模塊的功能及接口關(guān)系，應(yīng)用衛(wèi)星實際遙測數(shù)據(jù)對判讀系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)測效果進行了驗證。結(jié)果表明，此系統(tǒng)對數(shù)據(jù)異常反應(yīng)迅速，能夠很好地滿足衛(wèi)星測試的實時性要求。

衛(wèi)星；數(shù)據(jù)判讀；卡爾曼濾波

1 引言

衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀是指衛(wèi)星在地面綜合測試過程中，依據(jù)判讀準則，對衛(wèi)星控制指令、下行遙測數(shù)據(jù)進行相關(guān)性檢查，判斷衛(wèi)星各設(shè)備工作是否正常、接口是否正確、衛(wèi)星運行是否正常的過程。為了準確地把握衛(wèi)星的工作狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題，必須對這些數(shù)據(jù)進行不間斷的監(jiān)視和判讀。

目前，大部分衛(wèi)星數(shù)據(jù)判讀工作仍以人工操作為主完成，這不但需要大量具有豐富知識和經(jīng)驗的人員，還存在著漏判和誤判的隱患[1]。衛(wèi)星測試過程需要監(jiān)視、檢測如載荷、敏感器和執(zhí)行機構(gòu)等數(shù)百個部件的實時數(shù)據(jù)和狀態(tài)。測試數(shù)據(jù)量龐大，信號類型復(fù)雜，數(shù)據(jù)實時性、一致性和可靠性要求高，數(shù)據(jù)隨環(huán)境變化快，因此，對衛(wèi)星測試系統(tǒng)中數(shù)據(jù)判讀和處理速度等均提出了很高要求，傳統(tǒng)的手工數(shù)據(jù)判讀方法無法滿足衛(wèi)星測試需求[2]。為解決上述問題，目前主要使用遙測參數(shù)自動化監(jiān)視工具軟件，能夠自動根據(jù)定義的參數(shù)范圍進行數(shù)據(jù)判讀，參數(shù)越界時發(fā)出報警提示，但是對于參數(shù)異常范圍的定義不夠精確，且嚴重依賴測試人員的經(jīng)驗。

本文提出一種基于Kalman濾波的衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)，利用衛(wèi)星當前時刻的遙測數(shù)據(jù)，實時預(yù)測下一時刻的遙測數(shù)據(jù)，能夠提前發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常變化。實際測試應(yīng)用中，如衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)發(fā)生異常，某個遙測值異常攀升或下降，初期因為沒有超過預(yù)先設(shè)定的門限值，測試人員無法發(fā)現(xiàn)測試異常。應(yīng)用本系統(tǒng)，經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)積累，能夠快速地給出一段時間后參數(shù)越界的報警，提醒測試人員重點給予關(guān)注，便于發(fā)現(xiàn)遙測數(shù)據(jù)異常的變化趨勢，適用于長期數(shù)據(jù)判讀和異常數(shù)據(jù)檢測。

2 衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)變化規(guī)律分析

通常，在判讀衛(wèi)星一個遙測參數(shù)時，主要考慮以下幾方面的因素：當前遙測數(shù)據(jù)幀中的各個參數(shù)值、歷史數(shù)據(jù)、相關(guān)遙控指令、飛行事件、時間等[1]。對衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)的變化規(guī)律分析要考慮以下兩種情況。

2.1數(shù)據(jù)在給定的范圍內(nèi)變化

數(shù)據(jù)在給定的范圍內(nèi)的超限判讀，是通過對采集到的數(shù)據(jù)進行上下限比較就能很好地解決問題[3]。實際上，在對衛(wèi)星遙測參數(shù)判斷時，至少要考慮以下幾種情況。

1)數(shù)據(jù)維持在一恒定值附近

在衛(wèi)星設(shè)備狀態(tài)未發(fā)生改變時，遙測數(shù)據(jù)平穩(wěn)變化，變化率不大。此類數(shù)據(jù)主要包括特定衛(wèi)星狀態(tài)下的電壓、電流、溫度參數(shù)等。例如，紅外地球敏感器電機電流值、慣性姿態(tài)敏感器溫度值、慣性姿態(tài)敏感器電源狀態(tài)等遙測參數(shù)。

2)無遙控指令、飛行事件發(fā)生而數(shù)據(jù)有變化

在沒有遙控指令、飛行事件發(fā)生時，遙測數(shù)據(jù)突然發(fā)生變化或緩慢變化。此類數(shù)據(jù)主要包括不受遙控指令、飛行事件影響的一些參數(shù)。出現(xiàn)此種情況時，很可能是異常，應(yīng)重點關(guān)注。

3)與遙控指令相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)

當?shù)孛婊蛐l(wèi)星上發(fā)出某個指令或指令集的時候，相應(yīng)的參數(shù)發(fā)生變化，該類遙測參數(shù)是否異常的判斷準則可能發(fā)生改變，應(yīng)按新的判讀知識進行判斷。例如，地面發(fā)出運行姿態(tài)機動模式遙控指令，衛(wèi)星判斷指令無誤后開始執(zhí)行指令，控制分系統(tǒng)工作模式會發(fā)生變化，同時，相關(guān)執(zhí)行機構(gòu)開始動作，即執(zhí)行機構(gòu)工作狀態(tài)會發(fā)生變化，各敏感器姿態(tài)測量數(shù)據(jù)同時也會發(fā)生變化，而當衛(wèi)星機動到位后，執(zhí)行機構(gòu)和敏感器數(shù)據(jù)會穩(wěn)定在一定的范圍內(nèi)。參數(shù)新的變化范圍與原來會有一定的差別，這屬正常情況，只是指令注入前后判斷準則不同。

4)與飛行事件相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)

某種飛行事件發(fā)生后，相關(guān)的遙測參數(shù)發(fā)生變化。例如，在衛(wèi)星由地影區(qū)進入光照區(qū)時，太陽翼輸出電流會產(chǎn)生突變，數(shù)字太陽敏感器全開碼和監(jiān)視碼遙測也會產(chǎn)生突變。再如，某衛(wèi)星飛行程序設(shè)定在星箭分離30 min后，當衛(wèi)星姿態(tài)角和姿態(tài)角速度滿足一定條件后自主啟動動量輪，動量輪控制電壓會產(chǎn)生突變，動量輪轉(zhuǎn)速會逐漸增加，動量輪電機電流也會增加，并且對衛(wèi)星姿態(tài)會造成一定程度的擾動，然后動量輪轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在標稱值附近。此情況與情況3)基本相似，但參數(shù)會在此點上進行突變，屬正常情況，只是事件發(fā)生前后判斷準則不同。

2.2數(shù)據(jù)按某種趨勢變化

衛(wèi)星有些遙測數(shù)據(jù)是按照某種規(guī)律進行變化的，但是這種變化規(guī)律不是簡單的上升或下降，它還包括沿著某種函數(shù)曲線變化[1]。例如，星敏感器、數(shù)字太陽敏感器的實時姿態(tài)測量數(shù)據(jù)隨衛(wèi)星姿態(tài)和位置發(fā)生變化，以軌道周期按照一定的規(guī)律變化。

3 基于Kalman濾波的預(yù)測方法

Kalman濾波[4-6]是以最小均方誤差為準則的最佳線性估計，它根據(jù)前一個估計值和最近一個測量數(shù)據(jù)來估計信號的當前值，利用狀態(tài)方程和遞推方法進行估計，而且得到的解也是以估計值的形式給出的，能很好地應(yīng)用于處理多變量系統(tǒng)[7-9]、時變線性系統(tǒng)及非線性系統(tǒng)的最佳濾波等。本節(jié)對Kalman濾波算法進行介紹，并將其用于對遙測數(shù)據(jù)的預(yù)測。

3.1遙測數(shù)據(jù)與時間關(guān)系的回歸模型

將遙測數(shù)據(jù)用x表示，不失一般性，設(shè)該參數(shù)與時間t可用非線性函數(shù)表示為

(1)

根據(jù)遙測數(shù)據(jù)特點，在有限時間內(nèi)，考慮到平穩(wěn)過程中還受環(huán)境變化的影響，遙測數(shù)據(jù)用時間2階Taylor展開近似，設(shè)遙測數(shù)據(jù)采樣時間間隔為Δt，則可得

(2)

3.2系統(tǒng)狀態(tài)方程及觀測方程

根據(jù)3.1節(jié)分析，由式(2)可得遙測數(shù)據(jù)的狀態(tài)方程描述：

(3)

觀測方程記為

(4)

3.3遙測數(shù)據(jù)預(yù)測

在建立遙測數(shù)據(jù)模型方程式(3)和式(4)的基礎(chǔ)上，遙測數(shù)據(jù)Xk+1的最佳估計可以由下面的Kalman濾波方程組給出。

Kalman濾波器的狀態(tài)更新方程如下：

(5)

(6)

測量校正方程如下：

(7)

(8)

(9)

基于Kalman濾波的遙測數(shù)據(jù)預(yù)測步驟如下：

(3)利用由式(6)求得的預(yù)測誤差方差陣，進而利用式(7)計算Kalman濾波器增益矩陣Kk+1；

4 遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)框架設(shè)計

基于Kalman濾波的衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)實時接收衛(wèi)星的遙測數(shù)據(jù)，同時能夠查詢歷史遙測數(shù)據(jù)庫，運用第3節(jié)所述預(yù)測方法進行數(shù)據(jù)預(yù)測，并根據(jù)專家測試庫[10]的知識內(nèi)容將預(yù)測結(jié)果輸出給遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)，進而實現(xiàn)衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀。系統(tǒng)的輸入輸出接口關(guān)系以及框架設(shè)計如圖1所示。

圖1 基于Kalman濾波的衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)接口關(guān)系及系統(tǒng)框架

4.1預(yù)處理模塊

衛(wèi)星實時下傳的遙測數(shù)據(jù)可能存在著不連續(xù)、跳碼等非平穩(wěn)現(xiàn)象，預(yù)處理模塊要對遙測數(shù)據(jù)進行處理，從中選擇有效的數(shù)據(jù)。另外，由于星上設(shè)備通常是自主運行的，并且遙測數(shù)據(jù)產(chǎn)生具有一定的時間特性(如按采集周期產(chǎn)生)，因此需要對遙測數(shù)據(jù)的產(chǎn)生時間進行分析，判斷該數(shù)據(jù)的產(chǎn)生時間是否正確[2]，如果存在異常，則通過監(jiān)控終端提交測試人員確認。同時對歷史遙測數(shù)據(jù)進行標準化處理，按一定的周期進行采樣，為實時預(yù)測模塊提供特定時間間隔的數(shù)據(jù)。

4.2實時預(yù)測模塊

實時預(yù)測模塊基于Kalman濾波和相關(guān)歷史遙測數(shù)據(jù),運用第3節(jié)所述預(yù)測方法進行數(shù)據(jù)預(yù)測，輸出預(yù)測結(jié)果至數(shù)據(jù)判讀模塊，是遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)的核心模塊。本模塊要滿足以下功能：

(1)可自動再次對遙測數(shù)據(jù)進行分析、學習，并根據(jù)狀態(tài)和飛行事件變化具有重新累積數(shù)據(jù)和重新預(yù)測的功能；

(2) 對預(yù)測值與實際遙測數(shù)據(jù)進行比較，若差值大于一定的限度(此值可設(shè)定，設(shè)定值應(yīng)注意防止虛報警)時，應(yīng)通過監(jiān)控終端給出提示；

(3)具有系統(tǒng)默認配置的功能，也可以提供手動配置，事先人工干預(yù)，調(diào)整預(yù)測算法的配置參數(shù)等。

4.3數(shù)據(jù)判讀模塊

數(shù)據(jù)判讀模塊根據(jù)專家測試庫的知識內(nèi)容，判斷衛(wèi)星實時下傳的遙測數(shù)據(jù)是否正常，是否報警，以及衛(wèi)星的測試狀態(tài)是否合理。如發(fā)現(xiàn)異常，即通過監(jiān)控終端向測試人員發(fā)出報警信號并顯示報警原因。

4.4專家測試庫

專家測試庫主要包括測試數(shù)據(jù)的正常值(穩(wěn)定工作的數(shù)據(jù)范圍)、報警值(正常工作值的下限和上限)、開機值、相關(guān)遙測(用于多個測試數(shù)據(jù)聯(lián)合判斷)、相關(guān)控制命令(遙控指令、測試設(shè)備控制指令、衛(wèi)星上行注數(shù)等)正確執(zhí)行后的遙測數(shù)據(jù)值，以及判斷時間和測試中允許的衛(wèi)星狀態(tài)等信息。

4.5模擬數(shù)據(jù)產(chǎn)生模塊

模擬數(shù)據(jù)產(chǎn)生模塊按照用戶的配置，產(chǎn)生特定變化規(guī)律的模擬數(shù)據(jù)或?qū)嶋H數(shù)據(jù)進行修改產(chǎn)生模擬數(shù)據(jù)，然后輸入到實時預(yù)測模塊，對預(yù)測值與實際值進行比對，用于驗證系統(tǒng)的功能正確性。

4.6監(jiān)控終端

監(jiān)控終端是人機接口，顯示界面應(yīng)直觀、醒目，其圖形化狀態(tài)顯示界面應(yīng)反映衛(wèi)星各分系統(tǒng)的組成與工作狀態(tài)、各部分間的聯(lián)系與控制關(guān)系、信息信號流向、所定義的參數(shù)配置和信息輸出，同時要嵌入報警系統(tǒng)的輸出信息窗口。

5 應(yīng)用驗證

利用某衛(wèi)星控制分系統(tǒng)陀螺組件發(fā)生故障期間的實際遙測數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)的應(yīng)用效果進行了驗證。該衛(wèi)星陀螺組件由4個單自由度液浮陀螺儀組成，其中3個陀螺的輸入軸兩兩相互垂直，形成正交的X、Y、Z測量坐標系，成為X、Y、Z陀螺；第4個陀螺為斜裝式，成為S陀螺。

2013年4月5日，某衛(wèi)星控制分系統(tǒng)加電進行整星熱平衡試驗低溫第一個工況?？刂品窒到y(tǒng)加電后自主開啟陀螺加溫電路，X、Y、Z、S陀螺溫度遙測值大于2 V后可以注入遙控指令開啟陀螺馬達。測試中發(fā)現(xiàn)，Z陀螺溫度遙測值仍然沒有穩(wěn)定，由正常的2.5 V左右逐漸上升到5 V，其他遙測數(shù)據(jù)均正常。使用遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)的預(yù)測效果如圖2所示，紅色曲線為實際遙測數(shù)據(jù)，綠色曲線為預(yù)測數(shù)據(jù)。由圖2可見，預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的變化趨勢基本吻合，預(yù)測曲線能提前于實際數(shù)據(jù)變化曲線，數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)通過監(jiān)控終端向測試人員發(fā)出報警信號并顯示報警原因。

實際測試應(yīng)用中，如衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)發(fā)生異常，某個遙測值有異常上升或下降趨勢，初期因為沒有超過預(yù)先設(shè)定的門限值，測試人員無法發(fā)現(xiàn)測試異常。如果應(yīng)用此數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)，經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)積累，系統(tǒng)能夠提前給出一段時間后參數(shù)越界的報警，提示測試人員重點給予關(guān)注，便于發(fā)現(xiàn)異常變化趨勢。

圖2 陀螺溫度遙測預(yù)測效果

6 結(jié)束語

本文針對衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)量龐大，信號類型復(fù)雜，數(shù)據(jù)實時性、一致性和可靠性要求高，數(shù)據(jù)隨環(huán)境變化快，傳統(tǒng)手工數(shù)據(jù)判讀方法無法滿足衛(wèi)星測試需求的問題，分析了遙測數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，提出了一種基于Kalman濾波的衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)判讀系統(tǒng)框架，定義了系統(tǒng)中各模塊的功能及接口關(guān)系，并應(yīng)用某衛(wèi)星實際遙測數(shù)據(jù)對預(yù)測效果進行了驗證。驗證結(jié)果表明，該系統(tǒng)能準確地預(yù)測出下一周期數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)異常區(qū)域反應(yīng)迅速，能及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)報數(shù)據(jù)異常，并且算法執(zhí)行效率高，能夠很好地滿足衛(wèi)星測試的實時性要求，適用于長期數(shù)據(jù)判讀和異常數(shù)據(jù)檢測。

References)

[1]李砥擎，朱維寶，王慶成,等．一種用于航天器數(shù)據(jù)監(jiān)視的知識表示方法[J]．計算機測量與控制，2006,14(3)：289-292

Li Diqing, Zhu Weibao, Wang Qingcheng,et al. Knowledge representation approach to spacecraft data monitoring[J].Computer Measurement & Control, 2006,14(3):289-292 (in Chinese)

[2]吳限德，孫兆偉，陳衛(wèi)東．小衛(wèi)星測試數(shù)據(jù)在線時間序列判讀方法[J]．哈爾濱工程大學學報，2012,33(3)：383-388

Wu Xiande, Sun Zhaowei, Chen Weidong.An on-line data interpretation method in a micro-satellite ground test system based on a time series analysis[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2012,33(3):383-388 (in Chinese)

[3]趙峰，文博武，孫潔，等．基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)判讀的一種方法[C]//第十六屆全國測試與故障診斷技術(shù)研討會.四川：中國計算機自動測量與控制技術(shù)協(xié)會，2007：225-229

Zhao Feng, Wen Bowu, Sun Jie，et al. An interpretation method based on satellite data[C]//The 16thNational Testing and Fault Diagnosis Technology Conference. Sichuan Province: China Computer Automated Measurement and Control Technology Association, 2007:225-229 (in Chinese)

[4]鮑齊克 S M. 數(shù)字濾波和卡爾曼濾波[M]．北京：科學出版社，1984

S M Bozic. Digital filter and Kalman filter [M]. Beijing: Science Press, 1984

[5]Myers A，Luecke R H．Process control application of an extended Kalman filter algorithim[J]．Comp and Lehem.Eng，1991，15(12)：853-856

[6]廖瑛,尹大偉,鄭宇昕,等. 基于自適應(yīng)Kalman濾波算法的航空發(fā)動機可測參數(shù)及其偏離量估計[J]. 國防科技大學學報,2012,34(4):1-6

Liao Ying,Yin Dawei,Zheng Yuxin,et al. Aeroengine measurable parameters estimation using adaptive Kalman filter algorithm [J]. Journal of National Universtity of Defense Technology, 2012, 34(4):1-6 (in Chinese)

[7]章輝，李靜雅，許曉東,等. Kalman濾波預(yù)測的多小區(qū)子載波分配方法[J]. 北京郵電大學學報，2009, 32(3):86-90

Zhang Hui, Li Jingya, Xu Xiaodong,et al. Multicell subcarrier allocation based on Kalman filter forecast [J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2009, 32(3): 86-90 (in Chinese)

[8]武延鵬，尤政，任大海. 采樣Kalman濾波器在天文衛(wèi)星定姿濾波中的應(yīng)用[J]. 清華大學學報，2003,43(8):1013-1016

Wu Tingpeng, You Zheng, Ren Dahai. Unscented Kalman filter application in astronomical satellite attitudedetermination [J]. Journal of Tsinghua University, 2003, 43(8):1013-1016 (in Chinese)

[9]蘇小平，陳偉根，奚紅娟. 采用Kalman濾波算法預(yù)測變壓器繞組熱點溫度[J]. 高電壓技術(shù)，2012,38(8):1909-1916

Su Xiaoping, Chen Weigen, Xi Hongjuan.Winding hot-spot temperature prediction for oil-immersed power transformer based on Kalman filter algorithm [J]. High Voltage Engineering, 2012, 38(8):1909-1916 (in Chinese)

[10]馮孝輝，王靜，楊海龍. 基于知識推理的小衛(wèi)星綜合測試知識庫系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與應(yīng)用[J]. 計算機測量與控制，2011,19(4):753-792

Feng Xiaohui, Wang Jing, Yang Hailong.Design and application on case-based knowledgebase software for satellite integration testing [J]. Computer Measurement & Control, 2011, 19(4):753-792 (in Chinese)

(編輯：李多)

Satellite Telemetry Data Interpretation System Based on Kalman Filter

WU Jing SU Zhenhua SUN Cheng

(DFH Satellite Co.Ltd., Beijing 100094, China)

By analysing the telemetry data according to their transforming rules, the paper proposes an interpretation system based on Kalman filter for satellite. Besides, the functions of every module and the interfaces are defined. Finally, by taking advantage of the telemetry data，the system proposed is verified. The results show that this interpretation system has good performances in detecting data abnormal and can meet real-time requirements of the tests for satellite.

satellite; data interpretation; Kalman filter

2013-10-29；

：2014-02-20

國家重大航天工程

吳婧，女，碩士，從事小衛(wèi)星控制系統(tǒng)測試技術(shù)研究。Email：wu_jing_jing@hotmail.com。

V557

：ADOI：10.3969/j.issn.1673-8748.2014.03.016