PCM體制衛星遙測幀全分類提取方法

閆 蕾，董 房

(上海衛星工程研究所，上海 201109)

0 引言

衛星是個系統工程，是由多個平臺保障分系統和有效載荷分系統有機組成的整體，不同的分系統又由不同專業院所承制[1]。隨著衛星研制技術發展，衛星功能不斷豐富，參研單位越來越多，尤其是大型衛星，能夠提供的工程遙測數據、業務遙測數據的類別和數量都大大增多。不同分系統院所的設計師在進行遙測數據分析時，目標遙測數據不同，在衛星廠房電測試期間，不同分系統設計師也重點關注本系統的遙測數據?，F有衛星綜合測試系統可實現以統一的方式接收和處理遙測數據[2]，但無法將不同種類的遙測數據進行分類后提供給特定分系統的設計師或院所單位，在進行原碼檢查時，設計師每次需要對整個遙測原碼進行查看和分析，效率低下。

本文以航天八院某衛星型號的用戶需求為背景，從PCM衛星遙測幀的結構特征入手，提煉適用于我國現有的采用PCM遙測體制的所有衛星遙測幀的分類提取方法，并以大數據量處理、高效率提取為性能目標，實現快速滿足不同用戶對不同類別遙測數據使用的需求。

圖1 衛星遙測類別及下傳方式

1 衛星遙測類別及傳輸方式

衛星遙測類別及下傳方式如圖1所示。

圖2 各類遙測幀特征結構

實時遙測：星務系統將實時采集到的衛星遙測數據組幀后，從測控通道實時下傳至地面系統。

組合回放遙測：星務系統將某些遙測數據組幀后存入存儲遙測數據段，包含延時遙測幀、各類打包遙測幀、各類存儲段遙測等。在衛星組合回放遙測模式下，與實時遙測幀交替下傳至地面系統[3]。

內存下卸遙測：星上收到內存下卸指令后，在內存下卸遙測模式下傳至地面系統。

數傳通道遙測：某些特定類別的遙測幀在組幀后存入平臺固存，可包括以上所述的遙測類別，也可包含只存儲在平臺固存中的遙測數據。在有效載荷工作時，隨有效載荷數據一起從數傳通道傳輸至地面系統[4]。

2 PCM體制衛星遙測幀特征結構

2.1 PCM體制各類遙測幀特征結構

采用PCM遙測體制的衛星型號，由若干PCM遙測體制標準遙測格式的遙測幀形成整星遙測方案。PCM遙測幀幀長固定，通過幀復用的方式，實現不同遙測幀數據下傳。具有以下特點：

(1)幀同步字、幀長、幀識別字，均由衛星總體定義和分配，在衛星全生命周期固定且唯一。幀同步字用于識別一幀的開端；幀長代表一幀數據的長度；各類遙測幀識別字，用于識別幀遙測類別的標識字。

(2)實時遙測幀、延時遙測幀，幀格式的編排由幀計數決定，同一計數下幀格式編排固定[5]。通過衛星遙測周期，將整星遙測按幀計數循環遍歷組幀發送至地面系統，提供給設計師進行衛星狀態分析。

(3)其余類別的遙測幀，均為來自衛星多個源端單元，同一種數據類別，其遙測幀的結構及編排都相同，因此遙測幀中無遙測幀計數一項，不同類別的遙測，通過遙測數據識別字來區分[6]。

由此，可得出各類遙測幀的特征結構如圖2所示。

圖2中W代表一個碼字，其下標代表遙測碼組在遙測幀中的起始位置和終止位置；WN為該遙測幀的最后一個字節；“……”代表除特征碼字外的其他碼字。該說明對表1同樣適用，下文不再重復。

2.2 PCM體制通用遙測幀特征結構

由各類遙測幀特征結構可看出，在PCM遙測體制下，不論是哪種類型的遙測幀，都有以下共性特點：

(1) 衛星型號的所有類別遙測數據的幀同步字、幀長都相同；

(2) 通過幀同步字可定位一幀遙測數據的開始；

(3) 通過遙測幀數據識別字可判斷該幀遙測數據的具體類別；

(4) 通過遙測幀長便可獲取到該幀數據的所有內容。

由此，可得出PCM遙測體制下，通用的遙測特征結構，見表1。

表1 PCM體制衛星通用遙測幀特征結構

3 PCM體制衛星遙測幀分類提取

3.1 遙測幀分類提取基本條件

從PCM遙測體制通用衛星遙測幀特征結構可得出，要提取特定類別的遙測幀，需提供以下基本參數：

(1)幀同步字：在遙測數據中，標志著一幀遙測幀的起始；

(2)遙測幀識別字：標志該遙測幀的類別[7]；

(3)遙測幀識別字的位置：用以定位遙測幀識別字在一幀遙測幀中的起始位置；

(4)遙測幀識別字的長度：表示遙測幀識別字的字段長度；

(5)遙測幀長：可獲取一幀遙測的所有數據。

以上五項基本參數，就具備了遙測數據中定位并提取出特定類別遙測幀的條件[8]。

3.2 遙測數據的輸入輸出流分析

不論是測控通道還是數傳通道下傳的衛星遙測數據，都是以二進制衛星原碼的形式傳輸至地面測試系統。在算法實現中，需使用文件輸入輸出流讀取遙測原碼文件內容，調用文件I/O函數從文件流中讀取二進制數據[9]，將遙測數據文件加載至數據流緩沖區中進行數據處理。提取出的遙測數據同樣要調用文件I/O函數，以二進制文件流的形式，將同一類別的遙測數據存儲在同一數據文件中。遙測原碼輸入和輸出過程如圖3所示。

圖3 遙測原碼數據輸入輸出過程

3.3 遙測幀高效分類提取算法分析

在提供五項基本參數后，便可開始對遙測數據進行分類提取，詳細流程如圖4所示。

圖4 遙測幀分類提取算法流程

本算法基于已知參數的處理流程，具有極大提升處理效率的特點：

(1)已知的遙測幀識別字位置參數、長度參數：對于一幀遙測幀，從遙測幀識別字的偏移位置直接讀取識別字長度字節的數據，即為該幀的識別字，以判斷是否為目標類別的遙測幀；

(2)已知的遙測幀長參數：其一，可判斷若當前搜索位置之后的數據長度小于遙測幀長，則表明當前位置之后無有效遙測幀，流程結束；其二，對定位到的目標類別遙測幀，選取同步字位置處開始的幀長長度的數據，即為完整遙測幀數據；其三，若根據標識字判斷出不是目標類別的遙測幀，則直接根據幀長跳過該幀數據。

以典型的256 B一幀的星上遙測為例，假設待處理數據量為N幀數據，需要提取的遙測類別數量為M種，算法處理一個字節為原子操作。根據流程圖，提取完所有目標類別遙測幀，處理算法的時間復雜度為：

T(N)=O(NM)

式中，T表示算法時間復雜度；N表示遙測數據量；M表示要提取的遙測種類數量。

3.4 通用化及自動化設計

為滿足不同遙測模式及不同型號的應用，可通過外部配置文件的形式進行通用化設計，將具有型號差異的四項基本參數的設置與算法剝離，定義在外部配置文件中，由程序加載至流程內部處理。

還可將遙測幀識別字和遙測幀類別名稱進行關聯配置，自動將目標遙測數據存儲在對應的遙測類別名稱命名的文件中，免除人工操作。

通過通用化和自動化設計，可實現在PCM體制衛星型號中的廣泛應用，并極大提升用戶體驗。

4 試驗分析

為了驗證本文方法的有效性和先進性，使用C#語言編程實現了本文的方案，并對傳統遙測數據提取方法和本文方法分別進行了試驗。

試驗中，選用航天八院某典型的遙測幀長為256 B的PCM體制衛星型號實際電測試過程中的遙測數據，具體如表2所示。

表2 試驗使用的某衛星型號遙測數據

使用的硬件條件為普通辦公計算機，配置為：Intel Core i5 3.20 GHz處理器，2 GB內存，運行Windows XP操作系統[9]。

4.1 傳統PCM遙測幀提取試驗

目前，工程上使用BES軟件獲取目標遙測數據，先進行不等長幀處理，再輸出目標數據。該方法一次只能提取一種遙測數據，且只能查找幀同步頭后緊跟幀識別的情況，若中間有其他數據，該軟件便無法處理。

本試驗選用的衛星型號幀同步字后緊跟幀識別字，使用傳統方法提取目標遙測幀，具體步驟如下：

(1)設置不等長幀前導碼(包含幀同步頭、幀識別字)、不等長幀數據存儲路徑等信息。試驗得出本步驟平均時間為12.02 s。

(2)在原始數據文件中從頭至尾逐個字節遍歷搜索前導碼，并以其作為第一行按順序排列。本步驟中，原始文件大小是影響搜索時間的最主要因素，試驗結果如表3所示。

(3)設置輸出數據的起始位置、結束位置(幀長)、輸出路徑等信息。試驗得出本步驟平均時間為16.97 s。

(4)輸出目標遙測數據幀。本步驟中，目標遙測幀數量和遙測幀長相對于整個原始文件數據而言，數據量太小，輸出時間相對人工配置時間來說，實際可忽略不計，試驗結果如表3所示。

表3 傳統方法提取和輸出時間試驗結果

以上方法每提取一種類別的數據，都需循環進行步驟(1)～步驟(4)。因此，提取目標遙測數據所需的時間為：

T=(T1+T2+T3+T4)×M

式中，T表示總時間；T1表示步驟(1)時間；T2表示步驟(2)時間；T3表示步驟(3)時間；T4表示步驟(4)時間；M表示要提取的遙測種類數量。

由以上分析和試驗結果可得出：

(1)傳統方法不可避免的人工配置時間為T0=T1+T3=12.02 s+16.97 s=28.99 s；

(2)從數傳通道遙測數據中，提取出1種遙測數據所用平均時間為T=T0+32.98 s+0.66 s=62.63 s；提取出其中包含的12種數據，則所用時間為12×62.63 s=751.56 s；

(3)每天的衛星加電遙測數據中，提取出1種遙測數據所需時間平均為T=T0+1.34 s+0.45 s=30.78 s；將平均包含的9種遙測數據全部分類提取，所需時間為T=9×30.78 s=277.02 s。

4.2 本文全分類提取方法

本文方法通過通用化和自動化設計，一方面，省去了人工配置的時間，人工配置的時間可忽略不計，處理時間為算法搜索和輸出的時間；另一方面，本方法無需依賴幀同步頭與幀識別字的位置關系，只要在配置文件中定義了幀結構，均可完成提取。

下面對本方法進行固定遙測數據、固定提取類別、全類別提取3種模式的試驗。

4.2.1試驗一：固定遙測數據模式

在該試驗模式中，選用該衛星型號1天的數傳通道遙測數據文件，將提取的遙測種類從1種依次增加到12種，統計提取出的數據量和提取時間并計算平均值，試驗結果如表4、圖5所示。

從以上試驗結果可得出：

(1)提取出1種遙測數據，平均提取出的數據量為2.19 MB，平均提取時間僅為8.2 s；

(2)提取出全部12種數據，數據量為26.1 MB，提取時間僅為53.3 s；

(3)平均提取13.60 MB數據量，所用時間為29.52 s；

(4)提取出的數據量(X)和提取時間(Y)成線性相關。

4.2.2試驗二：固定提取類別數量模式

在該試驗模式中，使用該衛星型號5天的測控通道遙測數據，每個文件分類提取5種遙測。試驗結果如表5所示。

數據名稱總數據量/MB提取數據量/MB處理時間/s數據111.17.1112.44數據211.04.848.42數據314.14.778.30數據417.40.801.62數據514.13.546.33平均值13.544.217.42

從以上試驗結果可得出，每天的遙測數據文件平均大小為13.54 MB，僅提取5類遙測幀的情況下，可平均提取4.51 MB數據量，所用時間僅為7.42 s。

4.2.3試驗三：遙測類別全提取模式

在該試驗模式中，同樣使用5天的測控通道遙測數據，將每個文件中所有類別的遙測全部分類提出，試驗結果如表6所示。

從以上試驗結果可得出：

(1)數據5包含的遙測類別最多，共有11種，將所有遙測全部分類提取，提取出的數據量為8.04 MB，時間僅為14.16 s；

(2)數據1包含的遙測類別最少，共有6種，將所有遙測全部分類提取，提取出的數據量總計為8.74 MB，時間僅為15.25 s；

表6 遙測全類別提取模式試驗結果

(3) 每天的衛星加電遙測數據文件中包含遙測類別平均為9種，將其全部分類提取，提取出的數據量平均為7.01 MB，所需時間平均僅為12.39 s。

5 結論

本文針對PCM體制的衛星遙測數據，從通用遙測幀特征結構分析、遙測數據幀分類提取基本條件、遙測數據輸入輸出流分析、遙測數據高效分類提取算法分析、通用化及自動化設計五個方面著手，提出了PCM體制衛星遙測幀全分類提取方法。通過試驗表明，本文所設計方法，能夠一次性快速分類提取大數據量、多通道來源的遙測數據，可滿足不同用戶對不同類別遙測數據的使用需求，極大提升衛星遙測數據分析效率。