[发明专利]一种基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于K‑Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法及系统，包括：步骤1：以自然天为单位将卫星阶跃变化型遥测信号进行切割分段处理，得到遥测数据集；步骤2：根据遥测数据集，识别信号阶跃尺度，建立标准信号空间；步骤3：度量待监测数据与标准信号空间的匹配程度；步骤4：根据匹配程度进行稳定性判定。本发明使用使用数据驱动的自识别方法，解决了传统稳定性监测方法对专家知识及人工的依赖问题；同时方法扩展性强，可用于各类多尺度阶跃型遥测。

技术领域

本发明涉及卫星遥测技术领域，具体地，涉及一种基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法及系统。

背景技术

卫星在轨运行期间，其内部的运行状态监测系统获得的传感器参量信息编码后，通过遥测系统传输至地面，此遥测数据是地面卫星运管人员了解航天器在轨运行状态的唯一依据。遥测数据量大、维度高、关系复杂、相关性及专业强属于工业大数据的典型应用领域，其反映卫星所处的轨道信息、性能变化、工作模式切换以及是否出现故障等，对遥测数据的有效分析和智能计算将为地面运管人员判断卫星的性能，开展各种运行和维护管理工作提供有效依据。

卫星阶跃变化型遥测数据具有随机阶跃的特点，其参数异常点很难通过简单的阈值规则进行判读。卫星遥测参数稳定性是反映卫星运行状态的重要指标，通过数据波形特点判定卫星在一定时期内是否存在异常状态。

专利文献CN101718864A(申请号：CN200910237621.0)基于给定的参数有效值区间、长短期变化范围进行参数异常的判定；

专利文献CN103646167A(申请号：CN201310596516.2)基于待测遥测参数和历史遥测参数对应极值点之间的相对误差与极值点阈值区间进行比较，实现参数的异常判定。

这些方法存在以下问题：

(1)针对卫星阶跃变化型遥测的随机阶跃特点，仅基于各类固定的阈值区间进行遥测参数的异常判定无法适应随机变化性遥测特点，极易造成误判。

(2)人工监测结合阈值的方法面临人力成本巨大、可拓展性较差等问题，当卫星型号更换时，阈值就需要重新设定，不具备普遍适应性。

(3)基于专家系统的方法，很难建立准确且完备的判读规则，不能处理阶跃变化型遥测中的未知的异常。

由于传统的方法存在以上种种问题，因此，需要一种高效的卫星遥测参数稳定性检测方法，提高判读准确性，减少人力成本的投入。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法及系统。

根据本发明提供的基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法，包括：

步骤1：以自然天为单位将卫星阶跃变化型遥测信号进行切割分段处理，得到遥测数据集；

步骤2：根据遥测数据集，识别信号阶跃尺度，建立标准信号空间；

步骤3：度量待监测数据与标准信号空间的匹配程度；

步骤4：根据匹配程度进行稳定性判定。

优选的，所述步骤2包括：

步骤2.1：输入以自然天为单位的遥测数据集；

步骤2.2：在遥测数据集中选择符合预设条件的质心；

步骤2.3：根据质心建立标准信号空间。

优选的，所述步骤2.2包括：

从遥测数据集中随机选取一个样本作为初始聚类中心，计算每个样本与初始聚类中心之间的最短距离，并计算每个样本被选为质心的概率；