小卫星测试：在线时间序列数据分析与判读

“小卫星测试数据在线时间序列判读方法 (2012年)”这篇文章主要探讨了在小卫星测试过程中如何提升数据判读的效率和准确性。传统的测试数据判读方式依赖于人工比对，效率低下，无法满足实时性高的小卫星测试需求。作者提出了一个新的解决方案，设计了一个小卫星测试系统方案和在线数据判读模型，基于时间序列分析建立测试数据模型，并设计了数据预测算法和判读方法。 小卫星自动化测试是小卫星研发过程中的关键环节，旨在提高测试效率、缩短研发周期、降低成本并确保卫星的可靠性。在测试过程中，数据判读扮演着至关重要的角色，它能够帮助识别和定位潜在的问题，确保卫星在发射前达到预定的标准。然而，传统的手动比对方法在处理大量实时数据时显得力不从心。 为了解决这个问题，研究者构建了一套小卫星测试系统，该系统包括一个在线数据判读模型，利用时间序列分析来处理和预测测试数据。时间序列模型是一种统计工具，它可以捕捉到数据随时间变化的模式，对于连续和动态的数据流特别适用。在小卫星测试场景中，时间序列分析可以有效地预测未来的测试结果，从而及时发现异常情况。 文章详细描述了数据预测算法的设计，这种算法能够在有限的历史数据基础上预测未来的测试数据，而且考虑到测试数据的特性和实时性要求。通过将这种方法应用于飞轮和陀螺等关键组件的测试数据，研究人员进行了工程验证，结果显示，设计的算法和判读方法能够有效地检测出数据异常，显著提高了测试的全面性和准确性。 关键词涵盖了小卫星、地面测试、时间序列分析、数据判读和故障检测，表明该研究在小卫星测试领域的技术创新和应用价值。文章发表在《哈尔滨工程大学学报》2012年第3期，是工程技术类的学术论文，具有一定的理论深度和实践指导意义。 这篇文章提供了一种创新的在线数据判读策略，通过时间序列分析和预测算法，提升了小卫星测试的效率和质量，为小卫星的开发和测试过程提供了有力的技术支持。