一种基于Kalman滤波的卫星遥测数据预测方法

摘要

一种基于Kalman滤波的卫星遥测数据预测方法，针对卫星遥测数据量庞大、信号类型复杂、数据实时性、一致性和可靠性要求高、数据随环境变化快、传统手工数据判读方法无法满足卫星测试需求的问题，利用卫星当前时刻的遥测数据，实时预测下一时刻的遥测数据，能够提前发现数据的异常变化。实际测试应用中，如卫星遥测数据发生异常，某个遥测值异常攀升或下降，初期因为没有超过预先设定的门限值，测试人员无法发现测试异常。应用此数据预测方法，能准确预测出下一周期数据，对数据异常区域反应迅速，及时发现并预报数据异常，提醒测试人员重点关注，且算法执行效率高，可很好地满足卫星测试的实时性要求，适用于长期数据判读和异常数据检测。