【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空间环境风险预警，航天器在轨运行管理领域，尤其涉及一种基于密度分布漂移的卫星在轨异常与空间环境关联方法。
技术介绍
1、在轨卫星会产生诸多异常现象，对其与空间环境的关联情况开展分析，可以为地面定位异常原因及甄别是否属于空间环境影响提供支持和参考。本方法适用于在轨重复性异常现象的分析，利用统计学方法和空间环境的变化特征开展数据特征工程分析，获取某一类重复性异常现象与环境可能的关联特性。
2、根据现有技术，目前对于在轨异常与空间环境的关联，主要基于以下办法：
3、1、单纯统计空间环境事件(即太阳质子事件、地磁暴、地磁亚暴等)的发生时间段内是否有异常发生。
4、2、通过对多种空间环境探测因素与典型航天器遥测参数开展皮尔森相关系数分析，获得两者的相关系数进行判断。
5、以上方法在针对异常与空间环境的关联性分析过程中，存在如下问题：
6、1、对于单纯统计的方法，容易形成较多误判，实际应用中通常大量疑似环境导致的异常无法与空间环境事件进行对应；
7、2、对于相关系数计算的方法，由于空间环境数据与在轨遥测数据的时间分辨率基本上不同步、空间环境探测数据与相应遥测数据的空间位置也基本上不一致，相关系数分析得到的结果通常显著性偏弱，有效性较低。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于密度分布漂移的卫星在轨异常与空间环境关联方法，适用于在轨重复性异常现象的分析，利用统计学中构建分布特性的
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下方案：
3、本专利技术提供一种基于密度分布漂移的卫星在轨异常与空间环境关联方法，包括以下步骤：
4、s1：确定在轨航天器的典型重复性异常，在此基础上，可以认为该类事件具有一致的环境关联特性，这样就可以对其共同进行统计并进一步开展分析；
5、s2：利用异常事件的发生与否作为条件，将各空间环境数据分别分隔为两部分，并统计两者的概率密度分布；
6、s3：根据s2中两者的概率密度分布差异对各空间环境的影响形成可解释性的关联特征，完成关联分析。
7、进一步地，步骤s1包括以下步骤：
8、s1-1：选定某一轨道剖面下的重复性异常，并获取其异常时刻{ta}；
9、s1-2：准备空间环境数据集e(t)，包括典型常见的多种空间环境实测数据及地面监测数据，其中t的值域范围至少覆盖步骤s1-1中异常发生的最早时刻至最末时刻，且不少于1年。
10、进一步地，步骤s1-1中，所述重复性异常包括同一类单机、同一现象的异常，或多种类似单机、同一现象的异常；步骤s1-2中，所述空间环境数据集的种类至少覆盖：地磁扰动、高能粒子、太阳活动等因素。
11、进一步地，步骤s2包括以下步骤：
12、s2-1：将空间环境数据集e(t)中符合异常时刻的信息进行分离，形成两个集合{ta}、{tb}∈{t}，其中{tb}为未发生异常的时刻；
13、s2-2：对{ta}、{tb}可通过分别抽样的方式进行数据均衡化处理，得到{ta’}、{tb’}∈{t}，且{ta’}∈{ta}、{tb’}∈{tb}；
14、s2-3：对于空间环境e＝{e1,e2,e3,…}，分别生成异常时的环境因素集合ea＝{e1(t),e2(t),e3(t),…},t∈{ta’}，以及非异常时的环境因素集合eb＝{e1(t),e2(t),e3(t),…},t∈{tb’}。
15、进一步地，步骤s3包括以下步骤：
16、s3-1：计算概率密度分布差异；
17、s3-2：基于现有数据计算概率密度分布差异比较值；
18、s3-3：比较步骤s3-1与步骤s3-2的结果，完成关联分析。
19、进一步地，步骤s3-1包括以下步骤：
20、s3-1-1：计算ea和eb中各个环境因素e1,e2,e3,…等对应的概率分布函数fi(e)＝p(e≥ei)，i＝1,2,3,…，以及其对应的概率密度分布函数fi(e)＝d fi(e)/de，i＝1,2,3,…，对fi(e)可按照泊松分布或其他适合的分布形式进行表征，于是得到fi对应的特征参数μi；
21、s3-1-2：对ea和eb进行概率密度分布计算后得到两者的分布特征系数ma＝{μa1,μa2,μa3,…}，mb＝{μb1,μb2,μb3,…}，并计算其异常环境概率漂移向量d＝ma-mb＝{d1,d2,d3,…}。
22、进一步地，步骤s3-2具体为：
23、利用已知的空间环境异常数据h＝{h1,h2,…}，采用步骤s2中包含的步骤形成其异常环境概率漂移矩阵
24、进一步地，所述已知的空间环境异常数据为通过地面故障复现或分析有较明确结论的历史异常数据。
25、进一步地，步骤s3-3具体为：
26、对待待分析的异常向量d，与历史已知异常环境概率漂移矩阵中的每个向量进行匹配分析，计算d与dhi之间的相似性，可以采用f范数等方式计算其距离，并选择最近似的1至多个向量dn，由此得出待分析异常d可能归因于dn对应的相应环境异常，完成关联分析。
27、本专利技术的有益效果是：
28、本专利技术设计了一种基于密度分布漂移的卫星在轨异常与空间环境关联方法，通过本方法可为在轨中高轨卫星遭遇疑似空间环境引起的在轨异常进行分析和归因，利用历史异常时刻的空间环境概率分布特性来获得目前待分析的可重复性异常可能的环境影响。也可基于该方法进行拓展，对新发生异常的空间环境剖面进行类似分析，对其可能的环境影响进行归因。
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1.一种基于密度分布漂移的卫星在轨异常与空间环境关联方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S1-1中，所述重复性异常包括同一类单机、同一现象的异常，或多种类似单机、同一现象的异常；步骤S1-2中，所述空间环境数据集的种类至少覆盖：地磁扰动、高能粒子、太阳活动等因素。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S3-1包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S3-2具体为：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述已知的空间环境异常数据为通过地面故障复现或分析有较明确结论的历史异常数据。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S3-3具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于密度分布漂移的卫星在轨异常与空间环境关联方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s1-1中，所述重复性异常包括同一类单机、同一现象的异常，或多种类似单机、同一现象的异常；步骤s1-2中，所述空间环境数据集的种类至少覆盖：地磁扰动、高能粒子、太阳活动等因素。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s2...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘业楠，陈雷，刘宇明，焦子龙，赵瑜馨，丁义刚，徐焱林，
申请(专利权)人：北京卫星环境工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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