航天器多遥测数据流实时优选设计与实现

储海洋 何晓宇 宋宏江 吴伟 崔帆

(北京空间飞行器总体设计部，北京 100094)

在支持航天器发射及在轨运行过程中，尤其是在执行重要型号的飞控任务时,一般采用多站接力进行测控保障,在测站测控区域重叠期间,将从多个测站接收到相同的遥测数据流。此外，航天器从自身可靠性设计出发，也会从不同信道下传多份遥测数据流，如测控信道、数传信道、中继信道等，这些通过不同信道下传的数据表征同样的状态，但是其数据格式、下传的频率可能各不相同，如果对不同测站、不同信道数据都进行解析、监视和判读，将耗费大量的计算资源和人力资源，因此很有必要从多个测站采集的多路信道数据中实时选优出一路质量较高的数据流进行处理，作为后续在轨支持系统中遥测解析、监视、判读的基础。

文献[1]以子帧质量元素、时间码作为判据，通过子帧时间对准、子帧计数统计、子帧质量元素优选等技术实现了基于子帧质量最优的多站遥测数据实时融合方法。文献[2]在调研了多种数据加权融合方法[3-6]后，提出了多站遥测数据加权融合方法，该方法主要针对解析后的参数值进行加权融合。文献[7]给出了一种多站遥测数据处理中的数据融合方法，该方法主要用于火箭上升段同一站点多台设备接收数据时，出现信号受干扰失锁的数据融合处理。文献[8]给出了一种多站点组网的实时遥测数据选定技术,对不同站点接收的相同数据帧进行时延对齐后，逐帧进行数据选优输出。文献[9]给出了一种多遥测图像数据流的自动拼接与自动优选技术，该技术主要用于火箭运行状态监视。文献[10]从事后拼接的角度出发，通过统一格式、丢帧插补、时差修正、分段择优、拼接及检查等方法，将多站接收的遥测数据事后拼接形成了一个遥测数据最完整的文件。

综上可以发现，对遥测数据流选优的研究，目前多集中于火箭弹道飞行试验任务数据处理上，主要用于处理多站相同数据的选优和拼接，这些方法可以在航天器多站遥测数据选优时借鉴，但是不适用于不同信道下传的不同频率的数据选优，因此不能完全满足航天器多遥测数据流的选优，鉴于此，本文从航天器下行遥测数据流实时选优的需求出发，尤其是对不同信道下传的不同频率遥测数据流的优选需求，设计了一种基于时间片轮转的多路遥测数据流优选方法，其基本过程是：首先选定时间片周期，然后综合遥测帧质量、帧连续性、收帧率、权重等因素计算本时间片内各路待选数据流质量，最后经滞环比较并结合手动优选意向选择出最优结果作为下一个时间片数据优选输出，该方法计算复杂度低、实时性好，很好的完成了天和核心舱、天舟二号货运飞船、神舟十二号载人飞船等型号的在轨遥测数据优选任务。

1 多数据流实时优选方法

在飞控任务进行过程中，测站位置差异将带来测站与航天器之间的距离差异，不同测站接收的数据到达时间可能略有差别，以数据帧为单位进行选优则必须进行时延对齐，导致时间延迟，实时性较差。此外，对航天器下传的不同信道的数据选优时，由于不同信道的数据格式和速率可能不同，则完全无法采用以数据帧为单位的优选策略，鉴于此，本文采用时间片轮转的方式，在一个时间间隔内，对本间隔内各路数据流质量进行综合评价，选择最优结果作为下一个时间片数据流实时采集处理的依据，时间片大小的选取与各待选数据流的频率有关，时间片选择过大,则数据流质量评价周期过长,数据流切换响应不够及时；若时间片选择过小，则每个周期内，参与质量评价的数据样本较少，数据流质量评价不够全面，可能造成数据频繁切换，引起频繁的切换跳变，经验上，一般可选择3 s为一个时间片周期。

1.1 数据流质量评价

一个时间片周期T内，数据流X的质量评价因素包括以下因素。

(1)每个数据帧的质量评价，包括帧正确性评价和帧连续性评价。

对当前数据帧F，其质量评价函数τ(F)为

τ(F)=αφ(F)+(1-α)ω(F)

(1)

式中：φ(F)为帧正确性评价函数，可以通过帧校验和正确与否进行计算，ω(F)为帧F与前一帧数据的连续性评价函数，可以通过帧计数进行计算，φ(F)和ω(F)都是通过帧数据内部计算得出。α为帧正确性评价占帧质量评价的权重，α∈(0,1),通常取α=0.5。

(2)对全部数据帧的综合评价。

对全部数据帧质量进行综合评价，应为当前和以前所有帧质量的迭代加权函数，即

σF(X)=ρ(F)σF-1(X)+(1-ρ(F))τ(F)

(2)

式中：σF-1(X)表示数据流X到上一帧时的整体质量评价，1-ρ(F)为当前数据帧的质量权重，逐渐逼近1-β，随着帧数量的增加，ρ(F)从0逐渐增加，趋近于β，为过往帧的质量评价占总体质量评价的权重，即

(3)

式中：β∈(0,1),通常取β=0.8。

(3)周期内数据收帧评价。

周期内数据流X的收帧率为

(4)

式中：C(X)为本周期内收到的数据帧计数，K(X)为本周期内应收到的数据帧计数。本周期内应收到的帧计数计算方法为

K(X)=(Tend-T(X))f(X)

(5)

式中：Tend表示本周期结束时间，T(X)表示本周期内数据流X的出现时间，f(X)为数据流X的频率。在这种计算方法里，对于本周期内消失的数据流，其应收帧数是按照整个周期计算的，显然高于实收帧数，收帧率低，数据流质量评价差；而对于本周期内出现的数据流，其应收帧数是按照数据出现时间到周期结束计算的，收帧率计算不受影响，能够很好的适应测站进出时的优选需求。

综合以上因素，一个时间片T内，数据流X的质量评价函数为

μ(X)=π(X)ε(X)σ(X)

(6)

式中：π(X)为该路数据流的权重，可通过测站权重、信道权重、数据类型权重综合计算得出。

1.2 数据流自动选优

利用1.1节中的数据流质量评价函数，进行数据流优选，理论上说，应该始终选择数据质量更高的数据流，但是当数据流质量接近时，数据流频繁切换容易带来由数据流间时差造成的数据扰动，引起系统不稳定，因此引入滞环比较进行数据优选。当前时间周期T的数据优选函数为

(7)

式中：θ(T)表示时间片T的优选结果，μ(X)表示数据流X的质量评价，maxμ(X)为本周期内各路待选数据流中的最优值，θ(T-1)为上一个时间周期的优选结果，γ为滞环门限，γ∈(0,1),通常取γ=0.1。

数据优选过程如图1所示，在完成数据接收后，对数据按照信源、类型等进行分类，对分类后的每路数据流进行质量评价，取最优数据流的质量评价值和上次选择的数据流质量评价值进行滞环比较，若小于比较阈值，则延续上个周期的选择，否则选择最优数据流。

图1 多遥测数据流自动优选算法过程Fig.1 Algorithm flow of the real-time selection for multi-channel telemetry data

1.3 与手动优选相结合

引入数据流手动优选后，数据优选策略转换为接收到数据之后，首先对数据进行分类，并对各数据流数据质量进行计算，然后检查是否设置了手动优选意向，若设置了手动优选意向，且手动优选数据流有数据，则按照手动优选意向进行下周期的数据流采样处理，若未设置手动优选意向或者手动优先意向无数据，则进行自动优选的选择，下个周期输出自动优选数据流数据，总体上，数据优选过程如图2所示。

2 工程实现

航天器在轨支持系统中，数据优选是系统后续处理的基础，处于系统与测站数据的接口环节，整个系统中下行数据处理部分结构示意如图3所示。

图3 多遥测数据流优选系统结构图Fig.3 Architecture of the selection system for multi-channel telemetry data

下行数据处理过程如下。

(1)各测站数据统一发送到试验任务网中。

(2)在轨支持系统的数据优选模块统一接收各数据流源数据，按照数据中的信源和信道标识，首先对数据进行分类，形成待优选的数据流标识，比如数据流源1的测控遥测数据、数据流源2中继遥测数据。当有多路数据需要优选时，进行数据流质量评价和选优，择优选择一路数据发送到在轨支持系统的消息总线上。

(3)在轨支持系统对优选后的数据进行解析、监视、存储、查询等。

在数据优选部分，考虑人机交互，可靠性等一系列因素，在工程实现上其功能需求如下。

(1)能够按照优选算法，自动优选一路数据输出。

(2)能够查看当前的备选数据流和当前的优选数据流，监控系统运行状态。

(3)可以人工干预，即支持手动优选和清除。

依据上述需求，程序结构如图3所示，数据优选作为后台服务的一部分，不宜直接具备人机交互功能，因此外挂一个WEB服务进行自动优选的监控，其从共享内存中获取设计师的手动优选意向，同时将运行状态即本周期的最终优选结果和备选数据流列表写入共享内存。

WEB服务器从共享内存中读取运行状态信息传递给WEB浏览器，同时将设计师手动优选意向写入共享内存。通过共享内存完成数据优选模块与WEB服务之间的数据交换。

设计师通过浏览器查看数据优选模块的当前运行状态，必要时，进行数据流的手动优选设置与清除。

将上述实现用于空间站任务时的遥测数据优选,包括天和核心舱、天舟二号货运飞船、神舟十二号载人飞船，每个任务都有多个类型的数据需要优选，截至目前，在空间站支持中心的应用中，优选方法运行良好。以天舟二号货运飞船工程遥测数据优选为例，其需要从多个测站中接收到的多种类型数据中优选一路输出，根据式(6)优选计算时，USB遥测优选，其权重设置1，中继代传数据与USB遥测频率不同,其数据权重设置为0.95，帧质量评价中参数α和β，分别取0.5和0.8，优选的滞环阈值γ取0.1，数据流质量评价结果在0到1之间，数据越大质量越好。其发射入轨时数据优选情况如图4所示，图4中有关数据优选的关键事件及数据见表1。

图4 天舟二号发射入轨时工程遥测优选情况Fig.4 Engineering telemetry data selection for launch of tianzhou-2

表1 天舟二号发射入轨工程遥测优选关键数据Table 1 Key data in engineering telemetry data selection for launch of Tianzhou-2

数据优选过程如下。

(1)20:55:50，三亚站USB数据流出现，并自动成为优选数据流。

(2)20:56:47，西沙站USB数据流出现，加入优选队列。

(3)20:57:53，数据流质量出现较大波动，西沙站USB数据流替代成为优选数据流。

(4)21:00:38，远望六号USB数据流出现，加入优选队列。

(5)21:03:29，天链二号01星代传数据流出现，加入优选队列。

(6)21:03:32，天链一号04星代传数据流出现，加入优选队列。

(7)21:03:53，三亚站USB数据流消失，退出优选队列，数据流消失时，质量评价结果较低，而数据流出现时，质量评价结果不受影响，与适应测控出入站的丢帧率评价设计相符。

(8)21:04:23，西沙站USB数据流消失，远望六号USB数据流替代成为优选数据流。

(9)21:09:11，远望六号USB数据流消失，天链二号01星代传数据流替代成为优选数据流。

(10)21:11:41, 天链二号01星代传数据流消失，天链一号04星代传数据流替代成为优选数据流。

(11)21:11:41, 天链一号04星代传数据流消失，工程遥测出测控弧段。

3 结束语

本文分析了航天器在轨支持过程中，数据流优选的工程需求，基于数据流质量评价，提出了一种按时间片轮转的数据优选算法，并进行了工程实现，实践结果表明：该方法计算复杂度低、实时性好，具备自动优选和手动优选能力，在空间站“天和”核心舱、“天舟”货运飞船、“神舟”载人飞船等型号的发射任务保障中，表现良好。该方法通过数据流质量评价函数设计，屏蔽了类型和频率的差异，实现了不同类型、不同频率数据流的统一优选，具有一定的普适性，可以在其他类型航天器的数据优选中使用。但应注意根据具体的任务需求和待选数据流特点，选择合适的算法参数，比如时间片大小，不同数据流的权重等，这对数据优选结果有较大影响。下一步也将在时间片选取等算法参数调优上开展工作，以进一步提高数据优选质量。