【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星遥测通信和人工智能交叉，特别是关于一种卫星遥测数据剔野方法、装置及介质。
技术介绍
1、由于空间环境复杂性所造成的噪声干扰、数据丢失、传感器瞬间失灵等原因，卫星相关设备在采集信号和传输数据的过程中，可能会存在个别数据点取值过高或者过低现象，一般认为这些点是由偶然因素导致的野值点，对研究人员基于数据分析卫星状态提出了挑战。因此，为了获得能够反映卫星各类信息的真实数据，并在此基础上建立正确的故障诊断模型，需要剔除这部分奇异点。
2、本申请的专利技术人在研究中发现，目前常用的野值剔除方法缺点明显，不够灵活，具体表现在无法准确确定用于剔除野值点的阈值(例如阈值可以用于表征相邻数据的变化量、变化率的上下限值)，导致不能完全去除采样数据中的所有野值点或者容易去掉正常状态的数据点。同时，现有的野值剔除方法只能筛出单点连续的异常值，对于两点或多点连续的野值容易出现漏剔除的现象。
3、例如，在本申请的图1中，以3σ剔野方法为例，3σ剔野方法的具体思路是计算选定数据的均值与方差，将超出均值±3σ的数据点剔除掉。该方法就会剔掉属于正常状态的点，且无法剔除在3σ区间内的异常点，如图1中0-140序号的方框所示。
4、因此，亟需改进卫星遥测通信领域的数据剔野方法。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种卫星遥测数据剔野方法、装置及介质，能针对获取的卫星遥测数据，基于元启发智能优化算法求解用于剔野的预测区间，实现更为准确的剔野处理，同时
2、为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种卫星遥测数据剔野方法，所述方法，包括：
4、获取原始的卫星遥测数据；
5、基于第一设定参数的元启发智能优化算法，求解所述原始的卫星遥测数据对应的预测区间，并根据所述原始的卫星遥测数据对应的预测区间，对所述原始的卫星遥测数据进行初步的剔野处理，得到完成初步剔野的卫星遥测数据，其中，所述预测区间的上限值和下限值用于界定所述原始的卫星遥测数据中非野值点数据对于相邻数据的变化范围；
6、对所述完成初步剔野的卫星遥测数据，根据数据的数据序号划分为单序号数据顺序排列的单序号数据组，以及双序号数据顺序排列的双序号数据组；
7、基于第二设定参数的元启发智能优化算法，分别求解所述单序号数据组和所述双序号数据组各自对应的预测区间，并根据各自对应的预测区间，分别对所述单序号数据组和所述双序号数据组进行剔野处理，得到两组完成二次剔野的卫星遥测数据；
8、对所述两组完成二次剔野的卫星遥测数据，根据数据的原始序号的先后顺序进行数据合并，得到最终完成剔野的卫星遥测数据。
9、在本申请的一种实现方式中，所述元启发智能优化算法包括人工兔优化算法。
10、在本申请的一种实现方式中，所述第一设定参数，包括：人工兔优化算法的种群大小、迭代次数以及种群种的个体位置，其中个体的位置的二元坐标对应于预测区间的上限值和下限值；
11、所述第一设定参数，还包括预测区间覆盖率阈值。
12、在本申请的一种实现方式中，所述元启发智能优化算法的处理流程，包括：
13、(1)初始化种群种各个个体的位置，并开始后续步骤的迭代计算；
14、(2)在每次迭代中，根据设定的公式计算每个个体的能量因子；
15、(3)根据每个个体的位置，计算每个个体的适应度，其中适应度与多个预设指标相关；
16、(4)根据每个个体的能量因子，更新每个个体的位置；
17、(5)返回(2)继续执行，直到达到设定的迭代次数；
18、(6)输出适应度最高的个体的位置，并确定为用于剔野处理的预测区间。
19、在本申请的一种实现方式中，所述适应度的预设指标，包括预测区间覆盖率和预测区间归一化平均宽度。
20、在本申请的一种实现方式中，所述预测区间为绝对阈值区间。
21、在本申请的一种实现方式中，所述第二设定参数与所述第一设定参数相同。
22、第二方面，本申请提供一种卫星遥测数据剔野装置，包括：
23、获取模块，用于获取原始的卫星遥测数据；
24、初步剔野模块，用于基于第一设定参数的元启发智能优化算法，求解所述原始的卫星遥测数据对应的预测区间，并根据所述原始的卫星遥测数据对应的预测区间，对所述原始的卫星遥测数据进行初步的剔野处理，得到完成初步剔野的卫星遥测数据，其中，所述预测区间的上限值和下限值用于界定所述原始的卫星遥测数据中非野值点数据对于相邻数据的变化范围；
25、数据分组模块，用于对所述完成初步剔野的卫星遥测数据，根据数据的数据序号划分为单序号数据顺序排列的单序号数据组，以及双序号数据顺序排列的双序号数据组；
26、二次剔野模块，用于基于第二设定参数的元启发智能优化算法，分别求解所述单序号数据组和所述双序号数据组各自对应的预测区间，并根据各自对应的预测区间，分别对所述单序号数据组和所述双序号数据组进行剔野处理，得到两组完成二次剔野的卫星遥测数据；
27、数据合并模块，用于对所述两组完成二次剔野的卫星遥测数据，根据数据的原始序号的先后顺序进行数据合并，得到最终完成剔野的卫星遥测数据。
28、在本申请的一种实现方式中，所述初步剔野模块和所述二次剔野模块，均包括优化问题涉及模块、启发式算法模块和适应度计算模块。
29、第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行第一方面所述的卫星遥测数据剔野方法。
30、本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本专利技术方案，针对获取的卫星遥测数据，基于元启发智能优化算法求解用于剔野的预测区间，实现更为准确的剔野处理，同时不仅能够实现单点跳变形式数据的剔野，还能实现双点连续异常形式的数据的剔野。
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1.一种卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根据权利要求1所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述元启发智能优化算法包括人工兔优化算法。
3.根据权利要求2所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述第一设定参数，包括：人工兔优化算法的种群大小、迭代次数以及种群种的个体位置，其中个体的位置的二元坐标对应于预测区间的上限值和下限值；
4.根据权利要求3所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述元启发智能优化算法的处理流程，包括：
5.根据权利要求4所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述适应度的预设指标，包括预测区间覆盖率和预测区间归一化平均宽度。
6.根据权利要求5所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述预测区间为绝对阈值区间。
7.根据权利要求1所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述第二设定参数与所述第一设定参数相同。
8.一种卫星遥测数据剔野装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的卫星遥测数据剔野装置，其特征在于，所述初步剔野模块和
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7任一项所述的卫星遥测数据剔野方法。
...【技术特征摘要】
1.一种卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根据权利要求1所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述元启发智能优化算法包括人工兔优化算法。
3.根据权利要求2所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述第一设定参数，包括：人工兔优化算法的种群大小、迭代次数以及种群种的个体位置，其中个体的位置的二元坐标对应于预测区间的上限值和下限值；
4.根据权利要求3所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述元启发智能优化算法的处理流程，包括：
5.根据权利要求4所述的卫星遥测数据剔野方法，其特征在于，所述适应度的预设指标，包括预测区间覆盖率和预测区间归一化平均宽度。
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