[發(fā)明專利]基于主成分分析的衛(wèi)星遙測回歸方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510947468.6
• 申請日: 2015-12-16
• 公開（公告）號: CN105590026B
• 公開（公告）日: 2019-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 錢威;周軍;張國勇;徐犇;王沖;董房
• 申請（專利權(quán)）人: 上海衛(wèi)星工程研究所
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 上海漢聲知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

本發(fā)明提供了一種基于主成分分析的衛(wèi)星遙測回歸方法，其包括對衛(wèi)星遙測進行排序、去重復(fù)等處理；首先直接對樣本數(shù)據(jù)進行多重線性回歸，判斷模型擬合程度和假設(shè)檢驗效果，如果自變量間存在互相關(guān)和共線性問題，需要對自變量進行主成分分析來降低分析維度、減少共線性干擾；將得到的主成分再次進行回歸分析，經(jīng)過主成分分析后的變量能夠消除共線性影響，最終得到應(yīng)變量與原始自變量的線性回歸方程。本發(fā)明能夠有效解決回歸過程中的共線性影響，降低大量遙測建模過程中的分析維度，給出正常狀態(tài)下應(yīng)變量與自變量間的定量變化模型，對于衛(wèi)星故障建模、故障預(yù)案、故障診斷和實施效果評價具有重要意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及衛(wèi)星數(shù)字化仿真建模領(lǐng)域，具體指的是一種基于主成分分析的衛(wèi)星遙測回歸方法。

背景技術(shù)

為了全面地反映衛(wèi)星工作期間的性能及工作狀態(tài),每顆衛(wèi)星都設(shè)計了大量的遙測參數(shù)，這些遙測參數(shù)中包括了電壓、電流、溫度、壓力、計數(shù)、星上設(shè)備狀態(tài)等,每個分系統(tǒng)、單機中分布了多種代表不同物理特性的遙測點，由于衛(wèi)星狀態(tài)與遙測參數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系多種多樣，非常復(fù)雜，其采集的參數(shù)信息并不是正交獨立存在，彼此之間存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系，一個參數(shù)的異常往往會引起相關(guān)參數(shù)的異常變化，而綜合這些參數(shù)的共同變化則可以判斷衛(wèi)星分系統(tǒng)、單機的異常情況，因此也必須關(guān)注多維遙測參數(shù)的聯(lián)合判讀分析。

主成分分析法正是將多維變量納入同一系統(tǒng)中進行定量化研究，理論上相對比較完善的這樣一種多元統(tǒng)計分析方法，在解決實際問題時能夠取得較好的效果。目前，主成分分析法在很多不同的方面都有了實際的應(yīng)用，如：對學(xué)生成績、地區(qū)差異、投資項目風(fēng)險進行評價等，另外主成分分析法還常用于圖像識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。從以上可以看出，主成分分析法通常是對相對簡單的要素或變量系統(tǒng)進行決策支持，在對衛(wèi)星遙測定量預(yù)測建模、實時預(yù)測比對等方面目前研究還比較少。

經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)文獻的檢索發(fā)現(xiàn)，專利文獻(中國專利申請?zhí)枺篊N201310070333.7，專利名稱：一種光學(xué)衛(wèi)星傳感器靜態(tài)對地觀測能力聚類方法)，其是基于光學(xué)衛(wèi)星傳感器的性能指標參數(shù)值，獲取光學(xué)衛(wèi)星傳感器的靜態(tài)對地觀測能力的主成分得分，并基于主成分得分采用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM模型對光學(xué)衛(wèi)星傳感器進行聚類。專利文獻(中國專利申請?zhí)枺篊N201310089516.3，專利名稱：一種綜合氣象因素的Ka波段衛(wèi)星信道建模方法)，其首先分析了Ka頻段衛(wèi)星信道的傳播特性及多徑、降雨、大氣吸收以及大氣閃爍等因素對衛(wèi)星信道建模的影響，采用主成分分析和模糊聚類分析方法建立了Ka頻段衛(wèi)星信道多狀態(tài)Markov模型。本發(fā)明的整體思路、最終分析結(jié)果和應(yīng)用領(lǐng)域與上述 方法有明顯的區(qū)別。

在衛(wèi)星分系統(tǒng)或單機異常判讀工作中，影響遙測異常的因素多種多樣，其中有些是主要因素，有些是次要因素，它們之間大多又存在著錯綜復(fù)雜、相互重疊的關(guān)系。如何有效解決回歸過程中的共線性影響，降低大量遙測建模過程中的分析維度，方便設(shè)計人員從大量的歷史遙測數(shù)據(jù)中快速、準確發(fā)現(xiàn)遙測參數(shù)間的潛在規(guī)律，是衛(wèi)星數(shù)字化建模仿真、故障診斷急需解決的問題。主成分分析可以將原始因素或變量線性組合為若干個彼此獨立的、且包含原始因素信息的新的綜合因素或變量，從而對原始的因素或變量進行最大程度的提取和簡化，使得新因素或變量既包含原始因素或數(shù)據(jù)的主要信息，又能更集中、更典型地顯示出研究對象的特征。同時利用回歸分析建立應(yīng)變量與獨立自變量的數(shù)學(xué)關(guān)系，給出正常狀態(tài)下應(yīng)變量與自變量間的定量變化模型，對于衛(wèi)星故障建模、故障預(yù)案、故障診斷和實施效果評價具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容

針對衛(wèi)星遙測參數(shù)中關(guān)聯(lián)性復(fù)雜，多維遙測建模困難，本發(fā)明提出了一種基于主成分分析衛(wèi)星遙測回歸方法，采用該方法能夠減少衛(wèi)星遙測分析維度，去掉衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)中共線性影響，使衛(wèi)星遙測回歸分析進一步簡化，得到應(yīng)變量與自變量間定量回歸模型。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于主成分分析的衛(wèi)星遙測回歸方法，包括：

步驟1：對遙測源碼存儲文件進行格式轉(zhuǎn)換，得到多個遙測源碼文件，對所述多個遙測源碼文件進行合并，按系統(tǒng)鐘對合并后的遙測源碼文件中的遙測源碼數(shù)據(jù)去重復(fù)排序，選擇遙測參數(shù)并輸入條件表達式完成誤碼數(shù)據(jù)的剔除；