一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法技术

本发明专利技术涉及运载火箭特征事件实时自动判别领域，具体为一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法，包含如下步骤：（1）对当前数据源的测量值进行预处理；（2）缓存当前数据源预处理后的结果；（3）依据残余误差上限，对缓存的所有数据源进行一致性判别，并对其进行分组；（4）依据数据源之间相互印证条件，判断特征事件发生时间；（5）当新的数据源到来时，重复步骤（1）~（4），直至得出判决结果。相比现有方法，本发明专利技术所提出的方法充分考虑了不同数据源之间相互印证的条件和特征事件本身存在固有的先验概率分布模型，在保证了特征事件自动判别实时性同时具有更高的判别准确率。自动判别实时性同时具有更高的判别准确率。自动判别实时性同时具有更高的判别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法


[0001]本专利技术涉及运载火箭特征事件实时自动判别领域，具体为一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法。

技术介绍

[0002]特征事件表征了运载火箭飞行过程中的关键动作，是判断运载火箭飞行是否正常的重要指标。特征事件的发生时间可以通过光学图像判别，也可以通过飞行器的飞行轨迹变化判别，但依据遥测指令参数判断特征事件的发生时间依然是主要方式，尤其对于特征事件的自动判别。由于运载火箭在飞行过程中遥测数据难免会出现误码，尤其当运载火箭发生关键动作时，因此，为了确保特征事件的可靠判别，通常会选择多个表征特征事件发生的指令参数作为判决依据，同时，为了确保遥测数据的可靠性传输，运载火箭也会将重要参数(如指令参数)在运载火箭上缓存一定时间后再发送，地面系统也会通过多个遥测设备转发遥测数据，因此，用于特征事件判别的数据源中即包含不同的指令参数，也包含不同的设备源，还包含实时源和延时源，如何从表征特征事件发生的众多数据源中准确判别出特征事件的发生时间成为一项急需解决的问题。这里，设备源是指通过不同设备转发的数据源，实时源是指参数的实时测量值，延时源是指参数的延时测量值。
[0003]目前，基于遥测指令参数的特征事件实时自动判别主要根据当前测量值相同时数据源数量的多少判别特征事件的发生时间，当出现两个及以上数据源的测量值一致时，立即判定特征事件发生。该方法具有较强的实时性，且当数据质量较好时能够有效判别出特征事件的发生时间，但其忽略了数据源之间相互印证的条件及后续到达数据源的影响，尤其当存在多组测量值相同的数据源数量一致时，仅依据数据源到达的先后顺序判断会存在较大的误判概率。事实上，特征事件本身存在固有的概率分布模型，充分利用特征事件的先验分布信息，将有助于提高特征事件发生时间判别的准确率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是解决在利用遥测指令参数进行特征事件实时自动判别时，现有方法仅利用当前数据源的测量值会出现一定的误判概率，为了进一步提高基于遥测指令参数的特征事件实时自动判别的准确率，提供一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案，一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法，具体包括如下步骤：
[0006](1)对当前数据源的测量值进行预处理，方法为：y＝x+Δt
t
+Δt
d
，其中，y为数据源预处理后的结果，x为数据源的测量值，Δt
t
为数据源所代表的指令与特征事件之间存在的理论时间偏差，当数据源所代表的指令与特征事件不存在理论时间偏差时，该值为零，当数据源所代表指令的理论时间小于特征事件的理论时间时，该值为正值，反之，为负值。Δt
d
为延时源固有的延时偏差，显然，当数据源为实时源时，该值为零。
[0007](2)缓存当前数据源预处理后的结果；
[0008](3)依据残余误差上限δy，对缓存的所有数据源进行一致性判别，并对其进行分组，其中，残余误差上限是指不同指令解算方法不同带来的解算误差、不同设备传输信道不同产生的时延误差等总误差的最大值，方法为：
[0009](3.1)将所有数据源预处理后的结果按照从小到大的顺序进行排列，得到数据集D＝{y1,y2,
…
y
k
…
y
g
…
y
n
}；
[0010](3.2)从y1开始，逐一与y2～y
n
比较，当y2～y
n
与y1之差小于δy时，判定其与y1一致，即测量值相同，将其与y1归为一组，得到第一组数据集D1。
[0011](3.3)再从y
k
开始，y
k
表示数据集D中未与y1分到第一组数据集D1的最小值，逐一与y
k+1
～y
n
比较，当y
k+1
～y
n
与y
k
之差小于δy时，判定其与y
k
一致，即测量值相同，将其与y
k
归为一组，得到第二组数据集D2。
[0012](3.4)再从y
g
开始，y
g
表示数据集D中未与y
k
分到第二组数据集D2的最小值，逐一与y
g+1
～y
n
比较，当y
g+1
～y
n
与y
g
之差小于δy时，判定其与y
g
一致，即测量值相同，将其与y
g
归为一组，得到第三组数据集D3。
[0013]以此类推，直至完成所有数据源分组，得到分组后的数据集D＝{D1,D2,
…
D
m
}，其中m表示数据集分组数。
[0014](4)依据数据源之间相互印证条件，判断特征事件发生时间。
[0015](4.1)相互印证条件为：
[0016]1)当数据源中存在不同指令参数由不同设备转发的实时源和延时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；
[0017]2)当数据源中存在不同指令参数由不同设备转发的实时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；
[0018]3)当数据源中存在不同指令参数由不同设备转发的延时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；
[0019]4)当数据源中存在不同指令参数由同一设备转发的实时源和延时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；
[0020]5)当数据源中存在不同指令参数由同一设备转发的实时源测量值一致时，表征了信息源可信；
[0021]6)当数据源中存在不同指令参数由同一设备转发的延时源测量值一致时，表征了信息源可信；
[0022]7)当数据源中存在同一指令参数由同一设备转发的实时源和延时源测量值一致时，表征了传输信道可信；
[0023]8)当数据源中存在同一指令参数由不同设备转发的实时源测量值一致时，表征了传输信道可信；
[0024]9)当数据源中存在同一指令参数由不同设备转发的延时源测量值一致时，表征了传输信道可信；
[0025]10)当数据源中存在同一指令参数由不同设备转发的实时源和延时源测量值一致时，表征了传输信道可信；
[0026](4.2)具体方法为：
[0027](4.2.1)当数据源满足相互印证条件1)～4)时，说明信息源和传输信道均可信，可立即判定特征事件发生，且特征事件发生时间为数据源一致时的最小测量值；
[0028](4.2.2)当该特征事件所有数据源均解出或到达特征事件发生时间的最大理论偏差后限时，且数据源满足相互印证条件5)～10)时，说明要么信息源可信，要么传输信道可信，可判定特征事件发生，且特征事件的发生时间由基于贝叶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯估计的运载火箭特征事件实时自动判别方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)对当前数据源的测量值进行预处理，方法为：y＝x+Δt
t
+Δt
d
，其中，y为数据源预处理后的结果，x为数据源的测量值，Δt
t
为数据源所代表的指令与特征事件之间存在的理论时间偏差，Δt
d
为延时源固有的延时偏差；(2)缓存当前数据源预处理后的结果；(3)依据残余误差上限δy，对缓存的所有数据源进行一致性判别，并对其进行分组，其中，残余误差上限是指不同指令解算方法不同带来的解算误差、不同设备传输信道不同产生的时延误差的总误差的最大值，方法为：(3.1)将所有数据源预处理后的结果按照从小到大的顺序进行排列，得到数据集D＝{y1,y2,
…
y
k
…
y
g
…
y
n
}；(3.2)从y1开始，逐一与y2～y
n
比较，当y2～y
n
与y1之差小于δy时，判定其与y1一致，即测量值相同，将其与y1归为一组，得到第一组数据集D1；(3.3)再从y
k
开始，y
k
表示数据集D中未与y1分到第一组数据集D1的最小值，逐一与y
k+1
～y
n
比较，当y
k+1
～y
n
与y
k
之差小于δy时，判定其与y
k
一致，即测量值相同，将其与y
k
归为一组，得到第二组数据集D2；(3.4)再从y
g
开始，y
g
表示数据集D中未与y
k
分到第二组数据集D2的最小值，逐一与y
g+1
～y
n
比较，当y
g+1
～y
n
与y
g
之差小于δy时，判定其与y
g
一致，即测量值相同，将其与y
g
归为一组，得到第三组数据集D3；以此类推，直至完成所有数据源分组，得到分组后的数据集D＝{D1,D2,
…
D
m
}，其中m表示数据集分组数；(4)依据数据源之间相互印证条件，判断特征事件发生时间；(4.1)相互印证条件为：1)当数据源中存在不同指令参数由不同设备转发的实时源和延时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；2)当数据源中存在不同指令参数由不同设备转发的实时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；3)当数据源中存在不同指令参数由不同设备转发的延时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；4)当数据源中存在不同指令参数由同一设备转发的实时源和延时源测量值一致时，表征了信息源和传输信道均可信；5)当数据源中存在不同指令参数由同一设备转发的实时源测量值一致时，表征了信息源...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鑫，尹全，王竟克，陈勇，舒传华，谢会琴，岳佳，于冰，郝彦景，于元昊，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三七二九部队，
类型：发明
国别省市：