一种时间序列分解的卫星周期性参数预测方法

• 作者: 周枫 皮德常
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 卫星参数 时间序列 预测 小波分析 灰色模型
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 4480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.2.002

摘要

卫星遥测参数预测对卫星故障发现有着重要的指导作用.针对周期性参数难以预测的问题,提出了一种基于时间序列分解的卫星周期性参数的预测方法.该方法首先在频域上使用小波分析对参数序列进行降噪并提取参数的周期;然后,在时域上对参数的时间序列进行分解,进一步得到参数的趋势项和随机项,并根据各项特点分别使用灰色模型和ARMA模型进行预测;最后,重组各部分的预测值,得到最终预测结果.通过对我国某卫星遥测数据的对比实验分析,验证了该方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮德常	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	66	408	9.0	17.0
2	周枫	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0