面向低軌衛(wèi)星的多通道數據實時比對方法研究

史向東 儲海洋 杜 朝

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面向低軌衛(wèi)星的多通道數據實時比對方法研究

史向東 儲海洋 杜 朝

（北京空間飛行器總體設計部，北京100094）

針對測試過程中，低軌衛(wèi)星下行數據種類繁多、信息量大，在測試中，數據判讀人員常常只能監(jiān)視其中某一通道的數據，其他通道數據的正確性只能在測試之后，人工進行比對判讀，工作量大、效率低，采取面向低軌衛(wèi)星的多通道數據實時比對方法，能夠幫助測試人員在測試中實時對多通道數據的一致性進行比對，提升測試效率。

低軌衛(wèi)星；多通道數據；實時比對

1 引言

隨著衛(wèi)星技術的不斷發(fā)展，低軌衛(wèi)星機動性越來越強，對可靠性的要求也越來越高。為達到全面、準確監(jiān)視衛(wèi)星狀態(tài)的要求，下行遙測數據的信息量也與日劇增，成千上萬的實時和延時遙測參數令人眼花繚亂；衛(wèi)星搭載的載荷下傳數據也包括大量記錄衛(wèi)星工作狀態(tài)的輔助數據；地面電性能測試中，會產生以有線數據為代表的地面設備采集數據。數據種類繁多，信息量大，給衛(wèi)星測試人員的數據判讀工作帶來了困難。

在目前測試中，測試人員通常只能監(jiān)視某一通道數據，其他通道的數據正確性只能在測試之后，人工進行比對判斷。判讀工作量大、效率低，已經成為制約測試能力提升的瓶頸之一。本文研究一種面向低軌衛(wèi)星多通道數據實時自動比對技術，對衛(wèi)星下傳中不同通道數據（如實時遙測、延時遙測、載荷輔助數據、有線數據等）的相同信號進行一致性智能比對，以幫助測試人員在測試進行中實時判讀多通道數據，提升測試效率。

2 下行數據分析

圖1 低軌衛(wèi)星下行數據分類

低軌衛(wèi)星下行數據主要包括遙測數據和載荷數據，地面測試時，還會有一些地面設備采集數據，如圖1所示。

2.1 遙測數據

在測控弧段內，遙測接收機接收到的下行遙測數據為實時遙測數據。

由于我國測控站資源有限，低軌衛(wèi)星多數時間里處于測控可見弧段外，為了監(jiān)視衛(wèi)星在境外的狀態(tài)，衛(wèi)星會記錄過去一段時間內衛(wèi)星的狀態(tài)和工作情況，稱為延時遙測數據，其采樣點稀疏，能夠記錄長時間的衛(wèi)星遙測數據，在測控可見弧度內，通過數傳通道將遙測數據下傳。

2.2 載荷數據

載荷是衛(wèi)星執(zhí)行任務的關鍵，載荷工作后，將其得到的數據通過數傳通道下傳，其數據量大，碼速率高，由專用地面設備接收后，用于地面應用。在下傳載荷數據時，一般也會下傳一些輔助數據，這些輔助數據中記錄了當時衛(wèi)星的工作狀態(tài)，包括：星時、數傳主備份狀態(tài)、固存主備份狀態(tài)等。

2.3 地面設備采集數據

在地面綜合測試時，地面設備通過有線電纜與衛(wèi)星分離插頭、星表插頭相連，能夠實時獲取衛(wèi)星通過插頭下傳的有線采集數據，這些數據也從不同的角度反映了衛(wèi)星的工作狀態(tài)。

2.4 關聯(lián)性分析

地面電測時，由于不受測控弧段的約束，能夠接收到衛(wèi)星實時遙測數據，因此任何延時遙測數據都能夠找到其對應的實時遙測數據，兩者之間數據邏輯上一致，都反應衛(wèi)星在一個時刻的狀態(tài)；載荷數據中的輔助數據與衛(wèi)星的遙測數據理論上具有一致性；地面采集數據與衛(wèi)星遙測數據也存在一致性，比如，有線數據和衛(wèi)星遙測數據中都包括衛(wèi)星母線電壓這樣的重要參數，這些記錄相同狀態(tài)的參數應該是相同的。

3 總體思路

從上節(jié)關聯(lián)性分析可知，低軌衛(wèi)星實時遙測、延時遙測、地面采集數據、載荷輔助這四種通道下行數據之間存在聯(lián)系，具有自動比對的條件。面對數據量龐大的下行判讀數據，如果能自動比對不同通道間的數據的一致性，能夠節(jié)省測試人員的判讀時間，減輕測試人員數據判讀的壓力，防止數據漏判誤判，提高數據判讀的準確性。

對低軌衛(wèi)星下行數據進行歸類，分析其關聯(lián)性后，結合目前綜合測試的工作流程，提出了多通道數據實時比對的方法——采集到的整星下行數據經過整星數據幀解碼后，根據下行通道不同，分類對下行數據進行解析；以信號為單位，按照星時順序緩存在信號消息隊列中；利用多通道數據實時智能比對算法，對同一信號在不同通道中的數據進行比對；數據內容與比對結果根據監(jiān)視需要，以曲線、表格形式顯示出來。該方法主要包括數據采集、解碼、解析、組織、比對、顯示6個部分，流程如圖2所示。

圖2 多通道數據實時比對流程

數據采集：由測試設備接收衛(wèi)星多通道下行數據，供后續(xù)解析。

數據解碼：下行數據由通信傳送幀作為載體傳送。為避免信道長時間出現(xiàn)0或者1，組幀時要進行加擾。數據解幀時，要進行去擾處理，需用偽隨機序列與同步碼以外的每一位數據進行異或，從而恢復數據。假設原始數為D，用來加擾的偽隨機序列為R，加擾后的數據為P，則解擾為P⊕R=(D⊕R)⊕R=D⊕(R⊕R)=D⊕0=D。

數據解析：解擾后的傳送幀是由幀同步碼、幀主導頭、幀數據域及RS校驗填充4部分組成，數據包按照一定的規(guī)則填充在幀數據域中，數據包按照CCSDS源包結構定義。源包數據域中存放著不同信號的遙測數據以及對應的衛(wèi)星時間。通過對源包數據域的解析，可以得到數據包的星時數據以及遙測參數的鍵值對序列，即遙測信號（S）、信號工程值（V）的對應關系。

數據組織：根據數據下行通道，判定獲取數據是實時、延時、載荷輔助數據、地面采集數據，將接收到的數據轉換為，C為通道類型，按順序依次存儲到緩沖區(qū)，供后續(xù)讀取與比對。

數據比對：實時讀取緩沖區(qū)中的數據，基于智能比對算法，與其他通道數據進行比對。

數據顯示：判讀結果顯示，包括曲線、表格兩種形式。曲線顯示將監(jiān)視信號渲染成為一條曲線，曲線以衛(wèi)星時間作為曲線的軸，以參數的工程值作為曲線的軸，方便用戶直觀觀測信號變化情況。表格顯示能夠滿足在同一屏幕上顯示多個信號，對多個信號的變化一目了然，為觀測數據提供了另一種有效、實用手段。

4 關鍵技術

4.1 信號存儲

解析后的下行數據需要放入存儲區(qū)，供后續(xù)流程讀取與比對。信號存儲區(qū)是一塊數據結構為Queue（隊列）的內存空間。對信號存儲區(qū)的讀寫采用“先入先出”規(guī)則，即存儲數據時，新獲取的數據必須存儲在先前存儲的數據的后面，讀取數據時，按照數據在隊列中的先后順序讀取。采用“先入先出”規(guī)則保證了解析出信號的星時連續(xù)性。

信號存儲區(qū)的存儲單位為一個數據包，保證了解析數據的完整性。對于每個源包數據，首先排列該數據包的星時數據，后面依次排列包內的遙測參數信息（信號S、工程值V、監(jiān)視通道C），即序列。多通道數據的排序規(guī)則如圖3所示。信號存儲區(qū)的讀取單位為一個遙測信號，信號類型包括星時信號與數據信號，星時信號表明后續(xù)信號的時間信息，數據信號為鍵值對。

圖3 多通道數據存儲區(qū)排序隊列示意

4.2 智能比對

實時遙測采集頻率高，覆蓋信號全，選定實時遙測通道為基準，其他通道數據與其比對，查找同一星時下多通道數據的工程值差值是否超過了正常波動范圍，并根據結果決定是否報警。每個監(jiān)視信號包括星時和工程值信息，由（V-T）鍵值對表示，用鏈表存儲采集時間段內的信號信息。

比對策略1：接收其他通道的待比對信號信息，獲取信號時間，查找實時遙測通道的數據列表，匹配相應信號時間，獲取實時遙測數據通道工程值，進行比對。比對策略示意如圖4，時間復雜度為()。該策略隨著接收到的信號數據增加，比對耗時增長，無法滿足實時比對的快速響應時間。

圖4 比對策略1示意圖

比對策略2：由比對策略1得到的啟示，如果信號間具有的時間相同間隔，則不需要一一比對，通過計算比對通道的信號星時與第一個接收的實時遙測通道信號星時的差值，以及已知的時間間隔，就可以找到對應星時的實時遙測通道信號，比對策略如圖5所示。

圖5 比對策略2示意圖

設實時通道時間間隔為，第一次接收到的信號時間為1,當前比對時間為，則比對的信號位置為(-1)/，時間復雜度為(1)，能夠滿足實時處理的需求。但由于受衛(wèi)星下傳鏈路帶寬限制，不同包的下傳頻率并不相同，而且在不同的工作模式下的同一個包的下傳頻率也不相同，導致信號間的間隔并不一致，因此無法采用這種方式。

圖6 比對策略3示意圖

比對策略3：引入哈希表，將每隔固定時間的信號用hash表索引，hash表中存儲著該時間段中第一個信號在列表中的位置。當進行比對的時候，比對通道的信號通過哈希函數能快速找到對應時間段內，實時遙測通道中信號的存儲位置。根據hash表中所指向的鏈表區(qū)域，再進行精確比對，找到具有相同衛(wèi)星時間的實時遙測通道信號，比對策略如圖6所示。該策略時間復雜度為(1)，能夠滿足實時處理的需求，并且固定時間間隔可以人為定義，不受限制。

通過對上述三種比對策略的分析，采用既能滿足實時處理要求，又不受源包下傳頻率變化影響的比對策略3，以實時遙測通道為基準，對多通道下行數據進行智能比對，比對算法的具體流程如圖7所示。

圖7 智能比對流程

5 結束語

關聯(lián)性分析低軌衛(wèi)星下行數據，結合航天器綜合測試的特點，提出面向低軌衛(wèi)星的多通道數據實時比對方法，對衛(wèi)星下傳的不同通道數據（如實時遙測、延時遙測、載荷輔助信息、有線數據等）能夠在總控解析后一致性智能比對，幫助測試人員在測試進行中實時對多通道數據的正確性進行判讀，提升測試效率。

1 陳以恩. 遙測數據處理[M]. 北京：國防工業(yè)出版社，2002

2 王飛，蘇秀琴. Windows應用程序的實時性編程技術[J]. 量子電子學報 2001，18（增刊）：80～83

3 王森. 衛(wèi)星高速CCSDS數據的軟件處理過程改進研究[D]. 北京：北京航空航天大學，2010

4 馬苗，朱巖. 基于CCSDS標準的衛(wèi)星數據處理軟件設計[J]. 電子設計工程，2015(1)：16～20

5 杜國明，陳逢田. CCSDS遙測包處理分析[J]. 航天器工程，2007，16(5)：110～114

Research on Real-time Comparison of Multi-channel Data for Low-orbit Satellites

Shi Xiangdong Chu Haiyang Du Zhao

(Bejing Institute of Spacecraft System Engineering, Beijing 100094)

Downlink data for low-orbit satellite are large and varied. In the test, the data interpreter often can only monitor one of the channels of data，while the correctness of other channels of data can only be compared manually after the test, which is heavy in workload and low efficiency. In this paper, a real-time comparison method is studied and implemented for low-orbit satellite multi-channel data. It can help testers to compare the consistency of multiple channel data in real time and improve the efficiency of the test.

low-orbit satellite；multi-channel；real-time comparison

史向東（1986-），碩士，計算機軟件專業(yè)；研究方向：工程數字化、信息化。

2017-04-01