(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111830451 A(43)申请公布日 2020.10.27
(21)申请号 201910321704.1(22)申请日 2019.04.19
(71)申请人 中国科学院光电研究院
地址 100094 北京市海淀区邓庄南路9号(72)发明人 李传荣 朱小华 李子扬 唐伶俐
李晓辉 张静 杜鹏 (74)专利代理机构 中科专利商标代理有限责任
公司 11021
代理人 周天宇(51)Int.Cl.
G01R 35/00(2006.01)G01D 18/00(2006.01)
权利要求书2页 说明书6页 附图2页
(54)发明名称
一种非成像传感器的检验方法(57)摘要
一种非成像传感器的检验方法，包括：获取非成像传感器探测数据，包括待分析数据和背景数据，并对获取的数据进行预处理，其中，待分析数据与背景数据为同一区域的探测数据；对预处理后的待分析数据和背景数据作网格化处理，得到时序待分析数据和时序背景数据；对时序待分析数据和时序背景数据进行滤波并归一化；计算归一化后的时序待分析数据与时序背景数据的差值平均值、差值标准差和相关系数；根据计算结果检验非成像传感器是否正常工作。该方法简洁高效且通用，在外场条件不足、标准目标有限情况下，能实现非成像传感器的在轨检测，同时，可利用自身探测数据高频次开展传感器运行状态分析。
CN 111830451 ACN 111830451 A
权 利 要 求 书
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1.一种非成像传感器的检验方法，其特征在于，包括：S1：获取所述非成像传感器探测的待分析数据和背景数据，并对所述待分析数据和背景数据进行预处理，其中，所述待分析数据与背景数据为同一区域的探测数据；
S2：对预处理后的待分析数据和背景数据作网格化处理，得到时序待分析数据和时序背景数据；
S3：对所述时序待分析数据和时序背景数据进行滤波并归一化；S4：计算归一化后的所述时序待分析数据与所述时序背景数据的差值平均值、差值标准差和相关系数；
S5：根据所述差值平均值、差值标准差和相关系数检验所述非成像传感器是否正常工作。
2.根据权利要求1所述的非成像传感器的性能检验方法，其特征在于，所述待分析数据和背景数据存储格式为文本文件格式，在步骤S1中，对所述待分析数据和背景数据进行预处理包括：
S1-1：对所述待分析数据和背景数据进行读写处理，提取“时间”、“轨道号”、“经度”、“纬度”、“探测值”关键参数，形成纯数据文件；
S1-2；对所述待分析数据和背景数据进行异常数据剔除处理。3.根据权利要求2所述的非成像传感器的性能检验方法，其特征在于，所述的对所述探测数据进行异常数据剔除处理，包括：
根据Kp指数和Dst指数两个地磁指数划定磁暴磁扰条件；
根据所述磁暴磁扰条件剔除所述待分析数据和背景数据中的异常数据。4.根据权利要求1所述的非成像传感器的性能检验方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S2-1：根据卫星重返周期和非成像传感器采样频率特点，对所述预处理后的待分析数据进行空间网格和时间窗口设置，其中，在所述空间网格，时间窗口在时间轴上移动；
S2-2：针对所述空间网格中，所述时间轴上一时间对应的时间窗口，对该时间窗口内的待分析数据求平均值，得到当前空间网格、当前时间段内的平均待分析数据；
S2-3：重复步骤S2-2，对所述预处理后的待分析数据，依次计算时间轴上各时间对应时间窗口内的待分析数据的平均值得到多个平均待分析数据，组成时序待分析数据；
S2-4：重复步骤S2-1至S2-3，对所述预处理后的背景数据进行处理，得到时序背景数据。
5.根据权利要求1所述的非成像传感器的性能检验方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S3-1：采用卷积平滑或单纯移动平均或线性加权平滑或高斯滤波平滑或巴特沃斯滤波平滑中的至少一种方法对所述时序待分析数据和时序背景数据进行滤波；
S3-2：利用映射函数
对所述时序待分析数据和时序背景数据进行归一
化，其中，x和x*分别为归一化前后的所述时序待分析数据和时序背景数据，xmax和xmin分别为所述时序待分析数据和时序背景数据对应最大值和最小值。
6.根据权利要求1所述的非成像传感器的性能检验方法，其特征在于，所述时序待分析
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权 利 要 求 书
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数据及时序背景数据均包括电子浓度数据和离子浓度数据，所述步骤S4包括：
S4-1：利用公式值平均值μ利用公式analysis；待分析相关系数Ranalysis；
S4-2：利用公式均值μ利用公式bg；
背景差值标准差σ利用公式bg；
计算所述归一化后的时序背景数据，得到背景差值平
计算所述归一化后的时序背景数据，得到计算所述归一化后的时序背景数据，得到
计算所述归一化后的时序待分析数据，得到待分析差
计算所述归一化后的时序待分析数据，得到
背景相关系数Rbg；
其中，X、Y分别表示所述电子浓度数据和所述离子浓度数据，μXY为两者的差值平均值，σZ为两者的差值，RXY为两者的相关系数，Cov(X，Y)为两者的协方XY为两者的差值标准差，差，D(X)、D(Y)分别为两者的方差。
7.根据权利要求6所述的非成像传感器的性能检验方法，其特征在于，所述待分析差值平均值、待分析相关系数、背景差值平均值、背景插值标准差及背景相关系数满足条件：μσμμσbg-bg≤analysis≤bg+bgRanalysis≥Rbg
则判定所述非成像传感器正常工作，否则提示所述非成像传感器存在异常。
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说 明 书
一种非成像传感器的检验方法
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技术领域
[0001]本发明涉及卫星监测领域，尤其涉及一种非成像传感器检验方法。
背景技术
[0002]电磁监测卫星上通常搭载有多种空间电磁类探测传感器，可为空间环境监测、地震预报预测和地球科学研究提供空间探测数据支持。由于受空间环境辐射影响，传感器在卫星运转周期内其工作状态、物理性能会发生变化，进而影响传感器探测数据的准确性及其在各项应用中的可靠性。因此，周期性追踪传感器性能是保障电磁卫星传感器探测工作高效运行的必要环节。[0003]目前，受卫星传感器、空间、能耗、技术等等多方面限制，电磁监测卫星尚不具备星上定标能力，针对非成像传感器的检测方法仍多以实验室检测为主、有限次野外测试为辅，如DEMETER卫星。前者在实验室中模拟空间环境对传感器进行仿真检测，无法传递检测结果以满足卫星运转后非成像传感器性能变化检测需求。后者利用室外特定布景条件下的试验场通过真实观测数据对星上传感器运行状态进行评价，并且可以补偿传感器实际工作中产生的多种漂移偏差，通过建立合理的数学模型预改这些偏差，提高电磁卫星空间观测的精准性。然而，利用试验场开展检验对场地及测量过程具有较严格的要求，同时野外测量需要耗费大量人力物力，无法满足非成像传感器高频次检测和分析需求。[0004]近年来，针对成像传感器，发展起来一种无场地的传感器检测技术，即交叉定标，该技术不需要地面试验场，利用地表同一标准目标就可以进行遥感成像传感器之间的在轨检测分析工作。但是，电磁监测卫星传感器面向空间离散点位观测，数据采样频率高，不同于常规的卫星数据，不具备成像特点。因此，需要专门针对电磁监测卫星非成像传感器探测特点，利用其高频次离散点位观测特点，设计一种基于探测数据自身的传感器在轨检验方法，实现卫星运转期间电磁探测类传感器的周期性、高频次的性能检测和分析能力。发明内容[0005](一)要解决的技术问题[0006]针对于现有的技术问题，本发明提供一种非成像传感器的检验方法，用于至少部分解决以上技术问题。[0007](二)技术方案
[0008]本发明提供一种非成像传感器的检验方法，包括：[0009]S1：获取非成像传感器探测的待分析数据和背景数据，并对待分析数据和背景数据进行预处理，其中待分析数据与背景数据为同一区域的探测数据；S2：对预处理后的待分析数据和背景数据作网格化处理，得到时序待分析数据和时序背景数据；S3：对时序待分析数据和时序背景数据进行滤波并归一化；S4：计算归一化后的时序待分析数据与时序背景数据的差值平均值、差值标准差和相关系数；S5：根据差值平均值、差值标准差和相关系数检验非成像传感器是否正常工作。
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说 明 书
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可选地，待分析数据和背景数据存储格式为文本文件格式，在步骤S1中，对待分析
数据和背景数据进行预处理包括：S1-1：对待分析数据和背景数据进行读写处理，提取“时间”、“轨道号”、“经度”、“纬度”、“探测值”关键参数，形成纯数据文件；S1-2；对待分析数据和背景数据进行异常数据剔除处理。[0011]可选地，的对探测数据进行异常数据剔除处理，包括：根据Kp指数和Dst指数两个地磁指数划定磁暴磁扰条件；根据磁暴磁扰条件剔除待分析数据和背景数据中的异常数据。
[0012]可选地，S2包括：S2-1：根据卫星重返周期和非成像传感器采样频率特点，对预处理后的待分析数据进行空间网格和时间窗口设置，其中，在空间网格，时间窗口在时间轴上移动；S2-2：针对空间网格中，时间轴上一时间对应的时间窗口，对该时间窗口内的待分析数据求平均值，得到当前空间网格、当前时间段内的平均待分析数据；S2-3：重复步骤S2-2，对预处理后的待分析数据，依次计算时间轴上各时间对应时间窗口内的待分析数据平均值得到多个平均待分析数据，组成时序待分析数据；S2-4：重复步骤S2-1至S2-3，对预处理后的背景数据进行处理，得到时序背景数据。[0013]可选地，S3包括：S3-1：采用卷积平滑或单纯移动平均或线性加权平滑或高斯滤波平滑或巴特沃斯滤波平滑中的至少一种方法对时序待分析数据和时序背景数据进行滤波；S3-2：利用映射函数
对时序待分析数据和时序背景数据进行归一化，其
中，x和x*分别为归一化前后的时序待分析数据和时序背景数据，xmax和xmin分别为时序待分析数据和时序背景数据对应最大值和最小值。[0014]可选地，时序待分析数据及时序背景数据均包括电子浓度数据和离子浓度数据，S4包括：S4-1：利用公式值平均值μ利用公式analysis；析相关系数Ranalysis；
[0015]
计算归一化后的时序待分析数据，得到待分析差
计算归一化后的时序待分析数据，得到待分
S4-2：利用公式计算归一化后的时序背景数据，得到背景差值平
计算归一化后的时序背景数据，得到背景计算归一化后的时序背景数据，得到背景相关
均值μ利用公式bg；差值标准差σ利用公式bg；
系数Rbg；
[0016]其中，X、Y分别表示电子浓度数据和离子浓度数据，μσXY为两者的差值平均值，XY为两者的差值标准差，Z为两者的差值，RXY为两者的相关系数，Cov(X，Y)为两者的协方差，D(X)、D(Y)分别为两者的方差。[0017]可选地，待分析差值平均值、待分析相关系数、背景差值平均值、背景插值标准差及背景相关系数满足条件：[0018]μσμμσbg-bg≤analysis≤bg+bg[0019]Ranalysis≥Rbg
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说 明 书
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则判定非成像传感器正常工作，否则提示非成像传感器存在异常。
[0021](三)有益效果
[0022]本发明提供一种非成像传感器的检验方法，该方法简洁高效且通用，在外场条件不足、标准目标有限的情况下，能够实现非成像传感器的在轨检测。同时，考虑到待检验传感器的特点，可直接利用自身探测数据高频次开展传感器运行状态分析。附图说明
[0023]图1是本发明实施例基于时序数据的非成像传感器检验方法的原理图。[0024]图2是本发明实施例基于时序数据的非成像传感器检验方法的流程图。
具体实施方式
[0025]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
[0026]本发明实施例提出一种基于时序数据的非成像传感器在轨检验方法，该方法仅利用空间环境平静期相同卫星平台上的传感器自身探测数据，不需要构建地面试验场，不受检测条件、人力物力等因素的制约，可以随时随地进行检测和分析。解决了现有非成像传感器检测技术方案中试验外场布设有限、标准目标缺失、实验室检测结果无法传递等问题。而且，通过直接基于相同卫星平台上传感器自身的时序探测数据，还能有效降低同类型卫星在轨数量不足、覆盖范围重叠率低的影响，满足实际应用的需求。[0027]该方法的基本原理如图1所示，首先，获取同一卫星平台上的非成像传感器探测(等离子体分析仪和朗缪尔探针)的数据，即待分析数据和背景数据(基础数据)。本实施例获取的已经稳定运行和成熟应用的DEMETER(Detection of Electro-Magnetic Emission Transmitted from Earthquake Regions，DEMETER)卫星上的两个传感器数据探测的数据，其次，对待分析数据和背景数据进行预处理，并剔除其中的异常数据。再次，对待分析数据和背景数据进行网格化处理，将网格点数据转化为网格化时序数据，从而得到时序待分析数据和时序背景数据。然后，对时序待分析数据和时序背景数据进行平滑处理及归一化处理后。最后，在背景场数据的基础上，开展相关性及阈值分析，通过相关性边界处理，直接检测待分析数据的波动合理性，从而分析同平台传感器在轨运行的性能状态。
[0028]图2示是本发明实施例基于时序数据的非成像传感器检验方法的流程图。[0029]如图2所示，非成像传感器检验方法可以包括以下步骤：[0030]S1，获取非成像传感器探测的待分析数据和背景数据，并对数据进行预处理。[0031]在上述操作S1中，基于DEMETER卫星平台的朗缪尔探针和等离子体分析仪两个非成像传感器，选取当前同区域/点位的探测数据，作为待分析数据；选取上一年相同位置的历史探测数据，作为背景数据。按照非成像传感器数据存储特征，待分析数据和背景数据均选取夜间段的电子浓度数据和离子浓度数据。
[0032]上述获取的数据是非成像传感器直接探测的，属于Level-1科学数据，属于文本文件格式，为了方便后续各项操作，需要进行数据读取处理以形成纯数据文件，得到纯数据的待分析数据和背景数据。具体读取操作是：利用matlab软件编写文本文件读写程序，根据Level-1科学数据格式，用fscanf语句读取直接探测的数据，并用fprintf将“时间”、“轨道
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说 明 书
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号”、“经纬度”、“探测值”等数据写入文本。
[0033]由于磁暴磁扰等空间环境变化会引起空间电子和空间离子异常扰动，获取的待分析数据和背景数据中或存在以下异常数据，因此，需要对这些异常数据进行剔除。本实施例利用Kp指数(Kp index)和Dst指数(Dst index)两个地磁指数对特殊空间环境下的数据进行剔除。具体剔除条件方法：基于Kp≥4和Dst≤-50nT划定磁暴磁扰条件，剔除该时间段内传感器获取的探测数据，从而去除空间环境异常造成的电离层扰动影响，以达到分析平静时期电离层参量的时序变化特征。其中，地磁指数数据可通过日本世界地磁数据中心网站(http：//wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/wdc/Sec3.html)进行下载获取。[0034]S2，分别对预处理后的待分析数据和背景数据进行网格化处理，得到时序待分析数据和时序背景数据。
[0035]在上述操作S1中提到待分析数据和背景数据均选取夜间段的电子浓度数据和离子浓度数据，即待分析数据和背景数据均包括电子浓度数据和离子浓度数据。
[0036]由于非成像传感器探测数据是以毫秒的形式进行采集并以单轨的形式进行存储，数据采样频率高，而且不同传感器之间点位采样频率可能存在不一致，无法一一对应。因此，需要设置空间网格，对待分析数据和背景数据进行网格化处理。[0037]网格化处理的方法为：根据卫星重返周期和传感器采样频率特点，设置一个N°×M°的空间网格和X天的时间窗口，其中，在空间网格，时间窗口在时间轴上移动。对该空间网格，当前时间段范围内的点位探测数据(待分析数据和背景数据)求平均值，将该平均值作为该网格当前时间段的探测数据；在时间轴上移动时间窗口，继续求取该网格X天内的数据平均值，作为该网格下一个时间段的探测数据；以此类推，采用该方法对设定的空间网格内的待分析数据和背景数据进行时序网格化处理，得到时序待分析数据和时序背景数据。本实施例中采用2°×2°的空间网格，并以30天(一个月)为时间尺度设定时间窗口，对数据进行聚合处理，得到时序待分析数据和时序背景数据。[0038]S3，对时序待分析数据和时序背景数据进行滤波并归一化。[0039]为了降低数据随机波动对分析检验结果的影响，需要分别对时序待分析数据和时序背景数据进行平滑滤波处理。可采用卷积平滑或单纯移动平均或线性加权平滑或高斯滤波平滑或巴特沃斯滤波平滑中的至少一种方法对时序待分析数据和时序背景数据进行滤波。本实施例采用Savitzky-Golay滤波算法，该方法可以在保证时间序列数据变化趋势和特征不变的情况下，对时序待分析数据和时序背景数据进行平滑处理。具体公式为：
[0040]
[0041]
[0042]其中，为拟合值，Xj+i为原始值，Ci为时序化背景数据(时序化待分析数据)中的
为未迭代和第k次迭代后序列中时序待分析数据(时序背景数据)
第i个数据时的系数，m为半个滤波窗口，N为滤波器长度，N≤2m+1；Tk为第k次迭代后的序列拟合结果指数，中第i个数据。
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由于电磁探测类非成像传感器探测数据量级差异大，为了使数据分析具有更强的
对比性，需要对时序待分析数据和时序背景数据的电子浓度数据和离子浓度数据进行归一化处理，将数值统一归一化到[0，1]之间。线性映射函数为：
[0044]
其中，x和x*分别为归一化前后的时序待分析数据和时序背景数据，xmax和xmin分别为所时序待分析数据和时序背景数据对应最大值和最小值。[0046]S4，计算归一化后的时序待分析数据的差值平均值和相关系数，得到待分析差值平均值和待分析相关系数；计算归一化后的时序背景数据的差值平均值、差值标准差和相关系数，得到背景差值平均值、背景差值标准差和背景相关系数。
[0045][0047]
具体地，利用公式计算时序待分析数据的待分析差值平均值和
时序背景数据的背景差值平均值；
[0048][0049]
利用公式计算时序背景数据的背景差值标准差；
利用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)表达式
计算时序待分析数据的相关系数和时序背景数据的相关系数；
其中，X、Y分别表示时序待分析数据和时序背景数据各自的电子浓度数据和离子浓度数据，μσZ为XY为电子浓度数据和离子浓度数据的差值平均值，XY为两者的差值标准差，两者的差值，RXY为两者的相关系数，Cov(X，Y)为两者的协方差，D(X)、D(Y)分别为两者的方差。
[0051]S5，根据待分析差值平均值、待分析相关系数、背景差值平均值、背景差值标准差和背景相关系数检验非成像传感器是否正常工作。[0052]具体地，若满足条件：[0053]μσμμσbg-bg≤analysis≤bg+bg[0054]Ranalysis≥Rbg[0055]则判定非成像传感器的性能工作状态良好，否则提示所述非成像传感器存在异常，需要对非成像传感器的性能进一步详细分析。其中，μσbg为背景差值平均值，bg为背景差值标准差，Rbg为背景相关系数，μRanalysis为待分析相关系数。analysis为待分析差值平均值、[0056]此外，上述对各步骤和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体公式或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换，例如：[0057]1)数据预处理方面，考虑到不同卫星在轨运行时间差异，应用于其它非成像传感器时，背景时序数据也可以采用前一个月或者前两三年的数据；数据文件的读写也可以通过Python、C、C++等其他编程语言实现；
[0058]2)数据网格化处理过程中也可以根据数据量变化，采用旬平均、周平均等不同时间窗口获取同网格内的时序数据；
[0059]3)时序数据平滑还可以采用单纯移动平均、线性加权平滑、高斯滤波平滑、巴特沃斯滤波平滑等进行数据平滑处理。
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[0050]
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综上所述，本发明实施例提供一种基于时序数据的非成像传感器检验方法，通过
对非成像传感器自身探测数据进行网格化处理后，进行滤波及归一化，并对归一化后的时序数据进行相关性计算，及相关性计算结果检验该非成像传感器的工作状态。该方法简洁高效且通用，在外场条件不足、标准目标有限的情况下，能够实现非成像传感器的在轨检测。同时，考虑到待检验传感器的特点，可直接利用自身探测数据高频次开展传感器运行状态分析。
[0061]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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说 明 书 附 图
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图1
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