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卫星遥测数据的时间序列预测技术

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由于受到一些未知因素的影响,卫星的遥测数据会呈现出非线性、非平稳的特点.本文首先利用X-11分解方法提取遥测参数的趋势项、周期项和随机项,然后针对各项数据特点采用相应的预测方法.趋势项具有变化连续、缓慢的特点,通常采用曲线拟合方法进行预测;周期项预测采用非参数回归,根据数据的前几个周期趋势预测未来一段时间内周期项的变化结果;随机项可以采用神经网络、AR模型等方法预测.在各项预测的基础上,合成遥测数据的预测结果,从而判断卫星在未来一段时间内状态.本文所采用的基于不同算法融合的预测方法,预测精度较高,是工程上一种实用的预测技术.

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来源
《第二十一届测试与故障诊断技术研讨会》|2012年|296-300|共5页
会议地点南昌
作者
韩立明; 罗凯; 房红征; 李蕊;
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作者单位

中国计算机自动测量与控制技术协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人造卫星;航天器的维护与修理;
关键词
人造卫星; 遥测数据; 时间序列; 故障预测; 技术体系;

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