PCM体制卫星遥测帧全分类提取方法

闫 蕾，董 房

(上海卫星工程研究所，上海 201109)

0 引言

卫星是个系统工程，是由多个平台保障分系统和有效载荷分系统有机组成的整体，不同的分系统又由不同专业院所承制[1]。随着卫星研制技术发展，卫星功能不断丰富，参研单位越来越多，尤其是大型卫星，能够提供的工程遥测数据、业务遥测数据的类别和数量都大大增多。不同分系统院所的设计师在进行遥测数据分析时，目标遥测数据不同，在卫星厂房电测试期间，不同分系统设计师也重点关注本系统的遥测数据。现有卫星综合测试系统可实现以统一的方式接收和处理遥测数据[2]，但无法将不同种类的遥测数据进行分类后提供给特定分系统的设计师或院所单位，在进行原码检查时，设计师每次需要对整个遥测原码进行查看和分析，效率低下。

本文以航天八院某卫星型号的用户需求为背景，从PCM卫星遥测帧的结构特征入手，提炼适用于我国现有的采用PCM遥测体制的所有卫星遥测帧的分类提取方法，并以大数据量处理、高效率提取为性能目标，实现快速满足不同用户对不同类别遥测数据使用的需求。

图1 卫星遥测类别及下传方式

1 卫星遥测类别及传输方式

卫星遥测类别及下传方式如图1所示。

图2 各类遥测帧特征结构

实时遥测：星务系统将实时采集到的卫星遥测数据组帧后，从测控通道实时下传至地面系统。

组合回放遥测：星务系统将某些遥测数据组帧后存入存储遥测数据段，包含延时遥测帧、各类打包遥测帧、各类存储段遥测等。在卫星组合回放遥测模式下，与实时遥测帧交替下传至地面系统[3]。

内存下卸遥测：星上收到内存下卸指令后，在内存下卸遥测模式下传至地面系统。

数传通道遥测：某些特定类别的遥测帧在组帧后存入平台固存，可包括以上所述的遥测类别，也可包含只存储在平台固存中的遥测数据。在有效载荷工作时，随有效载荷数据一起从数传通道传输至地面系统[4]。

2 PCM体制卫星遥测帧特征结构

2.1 PCM体制各类遥测帧特征结构

采用PCM遥测体制的卫星型号，由若干PCM遥测体制标准遥测格式的遥测帧形成整星遥测方案。PCM遥测帧帧长固定，通过帧复用的方式，实现不同遥测帧数据下传。具有以下特点：

(1)帧同步字、帧长、帧识别字，均由卫星总体定义和分配，在卫星全生命周期固定且唯一。帧同步字用于识别一帧的开端；帧长代表一帧数据的长度；各类遥测帧识别字，用于识别帧遥测类别的标识字。

(2)实时遥测帧、延时遥测帧，帧格式的编排由帧计数决定，同一计数下帧格式编排固定[5]。通过卫星遥测周期，将整星遥测按帧计数循环遍历组帧发送至地面系统，提供给设计师进行卫星状态分析。

(3)其余类别的遥测帧，均为来自卫星多个源端单元，同一种数据类别，其遥测帧的结构及编排都相同，因此遥测帧中无遥测帧计数一项，不同类别的遥测，通过遥测数据识别字来区分[6]。

由此，可得出各类遥测帧的特征结构如图2所示。

图2中W代表一个码字，其下标代表遥测码组在遥测帧中的起始位置和终止位置；WN为该遥测帧的最后一个字节；“……”代表除特征码字外的其他码字。该说明对表1同样适用，下文不再重复。

2.2 PCM体制通用遥测帧特征结构

由各类遥测帧特征结构可看出，在PCM遥测体制下，不论是哪种类型的遥测帧，都有以下共性特点：

(1) 卫星型号的所有类别遥测数据的帧同步字、帧长都相同；

(2) 通过帧同步字可定位一帧遥测数据的开始；

(3) 通过遥测帧数据识别字可判断该帧遥测数据的具体类别；

(4) 通过遥测帧长便可获取到该帧数据的所有内容。

由此，可得出PCM遥测体制下，通用的遥测特征结构，见表1。

表1 PCM体制卫星通用遥测帧特征结构

3 PCM体制卫星遥测帧分类提取

3.1 遥测帧分类提取基本条件

从PCM遥测体制通用卫星遥测帧特征结构可得出，要提取特定类别的遥测帧，需提供以下基本参数：

(1)帧同步字：在遥测数据中，标志着一帧遥测帧的起始；

(2)遥测帧识别字：标志该遥测帧的类别[7]；

(3)遥测帧识别字的位置：用以定位遥测帧识别字在一帧遥测帧中的起始位置；

(4)遥测帧识别字的长度：表示遥测帧识别字的字段长度；

(5)遥测帧长：可获取一帧遥测的所有数据。

以上五项基本参数，就具备了遥测数据中定位并提取出特定类别遥测帧的条件[8]。

3.2 遥测数据的输入输出流分析

不论是测控通道还是数传通道下传的卫星遥测数据，都是以二进制卫星原码的形式传输至地面测试系统。在算法实现中，需使用文件输入输出流读取遥测原码文件内容，调用文件I/O函数从文件流中读取二进制数据[9]，将遥测数据文件加载至数据流缓冲区中进行数据处理。提取出的遥测数据同样要调用文件I/O函数，以二进制文件流的形式，将同一类别的遥测数据存储在同一数据文件中。遥测原码输入和输出过程如图3所示。

图3 遥测原码数据输入输出过程

3.3 遥测帧高效分类提取算法分析

在提供五项基本参数后，便可开始对遥测数据进行分类提取，详细流程如图4所示。

图4 遥测帧分类提取算法流程

本算法基于已知参数的处理流程，具有极大提升处理效率的特点：

(1)已知的遥测帧识别字位置参数、长度参数：对于一帧遥测帧，从遥测帧识别字的偏移位置直接读取识别字长度字节的数据，即为该帧的识别字，以判断是否为目标类别的遥测帧；

(2)已知的遥测帧长参数：其一，可判断若当前搜索位置之后的数据长度小于遥测帧长，则表明当前位置之后无有效遥测帧，流程结束；其二，对定位到的目标类别遥测帧，选取同步字位置处开始的帧长长度的数据，即为完整遥测帧数据；其三，若根据标识字判断出不是目标类别的遥测帧，则直接根据帧长跳过该帧数据。

以典型的256 B一帧的星上遥测为例，假设待处理数据量为N帧数据，需要提取的遥测类别数量为M种，算法处理一个字节为原子操作。根据流程图，提取完所有目标类别遥测帧，处理算法的时间复杂度为：

T(N)=O(NM)

式中，T表示算法时间复杂度；N表示遥测数据量；M表示要提取的遥测种类数量。

3.4 通用化及自动化设计

为满足不同遥测模式及不同型号的应用，可通过外部配置文件的形式进行通用化设计，将具有型号差异的四项基本参数的设置与算法剥离，定义在外部配置文件中，由程序加载至流程内部处理。

还可将遥测帧识别字和遥测帧类别名称进行关联配置，自动将目标遥测数据存储在对应的遥测类别名称命名的文件中，免除人工操作。

通过通用化和自动化设计，可实现在PCM体制卫星型号中的广泛应用，并极大提升用户体验。

4 试验分析

为了验证本文方法的有效性和先进性，使用C#语言编程实现了本文的方案，并对传统遥测数据提取方法和本文方法分别进行了试验。

试验中，选用航天八院某典型的遥测帧长为256 B的PCM体制卫星型号实际电测试过程中的遥测数据，具体如表2所示。

表2 试验使用的某卫星型号遥测数据

使用的硬件条件为普通办公计算机，配置为：Intel Core i5 3.20 GHz处理器，2 GB内存，运行Windows XP操作系统[9]。

4.1 传统PCM遥测帧提取试验

目前，工程上使用BES软件获取目标遥测数据，先进行不等长帧处理，再输出目标数据。该方法一次只能提取一种遥测数据，且只能查找帧同步头后紧跟帧识别的情况，若中间有其他数据，该软件便无法处理。

本试验选用的卫星型号帧同步字后紧跟帧识别字，使用传统方法提取目标遥测帧，具体步骤如下：

(1)设置不等长帧前导码(包含帧同步头、帧识别字)、不等长帧数据存储路径等信息。试验得出本步骤平均时间为12.02 s。

(2)在原始数据文件中从头至尾逐个字节遍历搜索前导码，并以其作为第一行按顺序排列。本步骤中，原始文件大小是影响搜索时间的最主要因素，试验结果如表3所示。

(3)设置输出数据的起始位置、结束位置(帧长)、输出路径等信息。试验得出本步骤平均时间为16.97 s。

(4)输出目标遥测数据帧。本步骤中，目标遥测帧数量和遥测帧长相对于整个原始文件数据而言，数据量太小，输出时间相对人工配置时间来说，实际可忽略不计，试验结果如表3所示。

表3 传统方法提取和输出时间试验结果

以上方法每提取一种类别的数据，都需循环进行步骤(1)～步骤(4)。因此，提取目标遥测数据所需的时间为：

T=(T1+T2+T3+T4)×M

式中，T表示总时间；T1表示步骤(1)时间；T2表示步骤(2)时间；T3表示步骤(3)时间；T4表示步骤(4)时间；M表示要提取的遥测种类数量。

由以上分析和试验结果可得出：

(1)传统方法不可避免的人工配置时间为T0=T1+T3=12.02 s+16.97 s=28.99 s；

(2)从数传通道遥测数据中，提取出1种遥测数据所用平均时间为T=T0+32.98 s+0.66 s=62.63 s；提取出其中包含的12种数据，则所用时间为12×62.63 s=751.56 s；

(3)每天的卫星加电遥测数据中，提取出1种遥测数据所需时间平均为T=T0+1.34 s+0.45 s=30.78 s；将平均包含的9种遥测数据全部分类提取，所需时间为T=9×30.78 s=277.02 s。

4.2 本文全分类提取方法

本文方法通过通用化和自动化设计，一方面，省去了人工配置的时间，人工配置的时间可忽略不计，处理时间为算法搜索和输出的时间；另一方面，本方法无需依赖帧同步头与帧识别字的位置关系，只要在配置文件中定义了帧结构，均可完成提取。

下面对本方法进行固定遥测数据、固定提取类别、全类别提取3种模式的试验。

4.2.1试验一：固定遥测数据模式

在该试验模式中，选用该卫星型号1天的数传通道遥测数据文件，将提取的遥测种类从1种依次增加到12种，统计提取出的数据量和提取时间并计算平均值，试验结果如表4、图5所示。

从以上试验结果可得出：

(1)提取出1种遥测数据，平均提取出的数据量为2.19 MB，平均提取时间仅为8.2 s；

(2)提取出全部12种数据，数据量为26.1 MB，提取时间仅为53.3 s；

(3)平均提取13.60 MB数据量，所用时间为29.52 s；

(4)提取出的数据量(X)和提取时间(Y)成线性相关。

4.2.2试验二：固定提取类别数量模式

在该试验模式中，使用该卫星型号5天的测控通道遥测数据，每个文件分类提取5种遥测。试验结果如表5所示。

数据名称总数据量/MB提取数据量/MB处理时间/s数据111.17.1112.44数据211.04.848.42数据314.14.778.30数据417.40.801.62数据514.13.546.33平均值13.544.217.42

从以上试验结果可得出，每天的遥测数据文件平均大小为13.54 MB，仅提取5类遥测帧的情况下，可平均提取4.51 MB数据量，所用时间仅为7.42 s。

4.2.3试验三：遥测类别全提取模式

在该试验模式中，同样使用5天的测控通道遥测数据，将每个文件中所有类别的遥测全部分类提出，试验结果如表6所示。

从以上试验结果可得出：

(1)数据5包含的遥测类别最多，共有11种，将所有遥测全部分类提取，提取出的数据量为8.04 MB，时间仅为14.16 s；

(2)数据1包含的遥测类别最少，共有6种，将所有遥测全部分类提取，提取出的数据量总计为8.74 MB，时间仅为15.25 s；

表6 遥测全类别提取模式试验结果

(3) 每天的卫星加电遥测数据文件中包含遥测类别平均为9种，将其全部分类提取，提取出的数据量平均为7.01 MB，所需时间平均仅为12.39 s。

5 结论

本文针对PCM体制的卫星遥测数据，从通用遥测帧特征结构分析、遥测数据帧分类提取基本条件、遥测数据输入输出流分析、遥测数据高效分类提取算法分析、通用化及自动化设计五个方面着手，提出了PCM体制卫星遥测帧全分类提取方法。通过试验表明，本文所设计方法，能够一次性快速分类提取大数据量、多通道来源的遥测数据，可满足不同用户对不同类别遥测数据的使用需求，极大提升卫星遥测数据分析效率。