【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，属于卫星电子信息。
技术介绍
1、目前卫星电子系统中采用了许多以“综合电子”理念设计的新研单机设备，对原有的设备进行了从新整合划分，研制了一批新设备，同时卫星的遥测数据格式发生了一系列变化，因此对新研单机的质量考核是卫星型号工作的核心，针对卫星电子系统的特点，对遥测数据的分析是考核单机质量的关键方法之一，对于单机设备在各个阶段(测试，各类试验等)的试验数据分析是关键。目前，对数据的判读只停留在人工分选，单一参数的判读的水平，面对整星测试各阶段所产生的大量遥测数据，动辄数万行容量高达几十mb的测试文件十分不利于人工走查比对，耗费大量时间与人力资源成本。此外，对数据的深入分析以及多参数联合、数据趋势分析等判读分析普遍缺乏手段，特别是对大数据量(多达几百gb的海量数据)深入判读分析没有快速有效的手段。因此，设计一种自动化的智能化的卫星遥测数据分析判读方法迫在眉睫。
技术实现思路
1、本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，能够在数据具有初步异常表征时，通过逐级进阶来确认是否存在真实的异常。
2、本专利技术的技术解决方案是：
3、本专利技术公开了一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，包括：
4、获取测试数据目录下的有效测试数据文件，得到文件索引列表；
5、根据有效测试数据文件的格式，对所述文件索引列表中的文件的每一行进行格式转换，得到待识别数
6、对所述待识别数据文件中的测试数据进行数据特征识别，得到特征识别结果；
7、对所述测试数据的特征识别结果进行逐级进阶判决分析，得到数据判定结果；
8、根据所述数据判定结果，筛选出测试数据中的异常数据。
9、进一步地，在上述分析方法中，所述获取测试数据目录下的有效测试数据文件，具体方法为：
10、枚举测试数据目录下的所有测试数据文件；
11、根据文件后缀名，筛选出有效测试数据文件，并对无效的测试数据文件进行剔除；
12、将有效的测试数据文件生成文件索引列表。
13、进一步地，在上述分析方法中，所述根据有效测试数据文件的格式，对所述文件索引列表中的文件的每一行进行格式转换，得到待识别数据文件，具体方法为：
14、判断有效测试数据文件的格式；
15、如果文件格式为csv格式，则逐行扫描每一个转换后的字符串数组，并进行数组格式转换后，生成待识别数据文件；
16、如果文件格式为xls格式，则逐行扫描每一个转换后的字符串数组，将其中的十六进制源码数据串以字节为单位提取后，生成待识别数据文件。
17、进一步地，在上述分析方法中，进行数组格式转换，具体为：将其中的表示为0xff格式的十六进制源码转换为不含0x前缀的十六进制码。
18、进一步地，在上述分析方法中，所述对所述待识别数据文件中的测试数据进行数据特征识别，得到特征识别结果，具体为：
19、s11、对待识别数据文件中的测试数据进行数据特征识别；
20、s12、判断测试数据中是否出现预设特征字节，若是，则当前待识别数据文件为无效文件，进入步骤s11；否则，当前待识别数据文件为有效文件，进入步骤s13；
21、s13、从有效文件中按预先规定的格式读取有效数据包，对有效数据包按顺序编号；
22、s14、从读取的每三个有效数据包开始，用三个有效数据包中的第2包的选定参数，与第1包和第3包的所对应的参数进行比对；如果发现异常数据，则特征识别结果为初步异常表征；否则，重复步骤s13，继续读取下一个有效数据包。
23、进一步地，在上述分析方法中，对所述测试数据的特征识别结果进行逐级进阶判决分析，得到数据判定结果，具体方法为：
24、s61、获取所述测试数据的连续性特征，所述连续性特征，包括最大最小包络范围、统计平均值、滑动平均值；
25、s62、判断所述测试数据是否大于最大最小包络范围的预设比例；若是，则所述特征识别结果为真，判定测试数据为异常数据，退出；若否，则所述特征识别结果为假，判定测试数据为正常数据，进入步骤s63；
26、s63、判断所述测试数据是否大于所述统计平均值的预设比例；若是，则所述特征识别结果为真，判定测试数据为异常数据，退出；若否，则所述特征识别结果为假，判定测试数据为正常数据，进入步骤s64；
27、s64、判断所述测试数据是否大于所述滑动平均值的预设比例；若是，则所述特征识别结果为真，判定测试数据为异常数据，退出；若否，则所述特征识别结果为假，判定测试数据为正常数据。
28、进一步地，在上述分析方法中，所述最大最小包络范围的预设比例为大于5％。
29、进一步地，在上述分析方法中，所述统计平均值的预设比例为大于5％；所述滑动平均值的预设比例为大于5％。
30、进一步地，在上述分析方法中，步骤s61中，获取所述测试数据的连续性特征，具体方法为：
31、根据工程经验历史数据，获得测试数据的最大最小包络范围；
32、构建卫星遥测数据统计分析算法库；
33、根据当前测试的实际场景和任务需求，对测试数据进行特征匹配分析，从所述卫星遥测数据统计分析算法库中，选择与测试数据相适应的计算统计平均值和滑动平均值的算法和参数；
34、根据所述算法和参数，对测试数据进行统计分析，获得测试数据的统计平均值及滑动平均值。
35、进一步地，在上述分析方法中，所述卫星遥测数据统计分析算法库，包括：根据卫星工程测试经验汇总的算法集合，集合中包括通用的常规算法和根据卫星工程测试统计形成的定制化算法，每一项算法适用于一种或多种测试任务场景；算法库为每一项算法提供应用索引；通过所述应用索引，对遥测数据进行特征匹配分析；根据特征匹配结果索引可适用的一项算法。
36、本专利技术与现有技术的有益效果在于：
37、(1)本专利技术采用了一种带进阶判决算法的卫星遥测数据分析方法，实现了测试数据分析的高度自动化；该方法可遍历枚举所有待检测的卫星遥测数据，自动剔除无效数据，并通过“卫星遥测数据统计分析算法库”对测试数据进行特征匹配分析，从而通过进阶判决实现提高错误数据精准检出率和降低误判率的技术效果，具有一定的智能化。
38、(2)本专利技术能够在数据具有初步异常表征时，通过逐级进阶来确认是否存在真实的异常，有效解决了当前卫星测试数据分析工作中广泛存在的“仅根据工程经验历史数据初步表象异常但真实为正常的测试数据被误判为异常”的典型测试案例问题，有效解决了人工判读效率低且易出错的问题，可使误判率降为0，并大幅度提高错误数据精准检出率。提高了精准化、自动化和智能化的程度，节约了大量人力资源成本。
39、(3)本专利技术采用逐级进阶智能分析方法，具有智能排查本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述获取测试数据目录下的有效测试数据文件，具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述根据有效测试数据文件的格式，对所述文件索引列表中的文件的每一行进行格式转换，得到待识别数据文件，具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：进行数组格式转换，具体为：将其中的表示为0xFF格式的十六进制源码转换为不含0x前缀的十六进制码。
5.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述对所述待识别数据文件中的测试数据进行数据特征识别，得到特征识别结果，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：对所述测试数据的特征识别结果进行逐级进阶判决分析，得到数据判定结果，具体方法为：
7.根据权利要求6所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析
8.根据权利要求6所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述统计平均值的预设比例为大于5％；所述滑动平均值的预设比例为大于5％。
9.根据权利要求6所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：步骤S61中，获取所述测试数据的连续性特征，具体方法为：
10.根据权利要求9所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述卫星遥测数据统计分析算法库，包括：根据卫星工程测试经验汇总的算法集合，集合中包括通用的常规算法和根据卫星工程测试统计形成的定制化算法，每一项算法适用于一种或多种测试任务场景；算法库为每一项算法提供应用索引；通过所述应用索引，对遥测数据进行特征匹配分析；根据特征匹配结果索引可适用的一项算法。
...【技术特征摘要】
1.一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述获取测试数据目录下的有效测试数据文件，具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述根据有效测试数据文件的格式，对所述文件索引列表中的文件的每一行进行格式转换，得到待识别数据文件，具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：进行数组格式转换，具体为：将其中的表示为0xff格式的十六进制源码转换为不含0x前缀的十六进制码。
5.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：所述对所述待识别数据文件中的测试数据进行数据特征识别，得到特征识别结果，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种带进阶判决的卫星遥测数据分析方法，其特征在于：对所述测试数据的特征识别结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：张珂，杨蕊，夏维娜，王善敏，张杨，王海英，杨童，
申请(专利权)人：中国空间技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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