科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着航天器在轨数量和其系统本身复杂性的增加，航天器遥测数据呈爆发式增长，如何有效剔除航天器遥测数据中存在的大量误码具有重要意义，从而提高故障报警的准确性和在轨数据分析的效率。提出了一种基于跃变量统计的遥测数据可信度计算方法，将航天器的实时遥测数据与历史遥测数据关联起来，提取了历史遥测数据的跃变量特征值统计规律，并基于此建立了实时遥测数据的可信度计算模型，从而计算得到遥测数据的可信度系数。最后以某卫星的温度遥测数据为例进行了仿真验证，仿真结果表明了上述可信度计算方法可在保证不丢失原遥测数据有用信息的前提下，大大提升了处理后遥测数据的质量，减少了遥测误码，可以满足航天器实时遥测数据的可信度计算要求。高质量的遥测数据将进一步提高地面系统对航天器在轨运行状况的准确判断，大大减少故障的虚警率。
- 单位
