CN105959056B

CN105959056B - 一种航天器遥测数据管理方法及系统

Info

Publication number: CN105959056B
Application number: CN201610251600.4A
Authority: CN
Inventors: 陈夏; 曹金; 黄佳; 李宗德; 董亮; 聂磊
Original assignee: Shanghai Engineering Center for Microsatellites
Current assignee: Shanghai Engineering Center for Microsatellites
Priority date: 2016-04-21
Filing date: 2016-04-21
Publication date: 2019-02-05
Anticipated expiration: 2036-04-21
Also published as: CN105959056A

Abstract

本发明提供一种航天器遥测数据管理方法及系统。航天器遥测数据管理方法包括：步骤S1，获取航天器遥测相关信息；步骤S2，根据各个数据源的采样周期取值范围初始化粒子群算法中相关参数，随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；步骤S3，对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值，调整第j个粒子的个体极值以及个体最优位置；调整全局极值以及全局最优位置；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量；步骤S4，根据所述全局最优位置对应地确定N个数据源的采样周期。本发明能有效地提高遥测信道的传输效率。

Description

一种航天器遥测数据管理方法及系统

技术领域

本发明涉及一种航天遥测领域，特别是涉及一种航天器遥测数据管理方法及系统。

背景技术

航天器遥测是把航天器上各分系统和设备的工况数据、性能数据、遥控响应数据，经过采集、组帧、调制，由天线传输媒介送到地面接收站，再经过解调、记录和处理的测量过程，是地面获取航天器在轨运行情况的主要途径，有着不可替代的作用。在CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems，空间数据系统咨询委员会)标准中协议通常用来实现在卫星和地面站间双向传输语音、视频、图像等多种类型的数据。随着航天技术的发展，卫星上的设备数量日益增多和复杂化，各个设备作为遥测数据源，产生遥测数据的时机以及数据量大小各异，不同的用户要求不同的服务质量，加之遥测下行信道资源有限，遥测数据按照事先规定好的固定时隙采集和发送的常规做法已经不能满足新型卫星下行遥测的需求。因此，如何根据卫星航天器遥测数据特点(航天器上的信源多，信源工作时间不定，信源产生的数据具有随机性、突发性等)，合理地、高效地将遥测数据下行到地面是一个十分重要的问题。

鉴于此，如何找到一种快速有效的卫星遥测管理方案就成为了本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种航天器遥测数据管理方法及系统，用于解决现有技术中由于卫星航天器遥测数据特点导致将遥测数据下行到地面效率不高的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种航天器遥测数据管理方法，所述航天器遥测数据管理方法包括：步骤S1，获取所述航天器遥测相关信息，包括数据源的数目N，以及各个数据源的数据包长度Pk₁、Pk₂～Pk_N，遥测数据帧长度F_LEN；步骤S2，根据各个数据源的采样周期取值范围设定粒子群算法中粒子的位置范围[X_min，X_max]，速度范围[-V_max，V_max]，根据数据源的数目设定每个粒子的向量维数为N；设定迭代退出条件，粒子群的粒子数M；根据最大化信道资源效率函数设定目标函数；随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；所述位置分量对应N个数据源的采样周期；第j个粒子的第一次迭代速度分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；步骤S3，对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值Fj，j＝1,2,…M，当所述目标函数值小于个体极值时，修改第j个粒子的个体极值为所述目标函数值，同时修改第j个粒子的相应的个体最优位置为当前第j个粒子的位置分量；当所述目标函数值小于全局极值时，修改全局极值为所述目标函数值，并修改全局最优位置为当前第j个粒子的位置分量；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量；步骤S4，根据所述全局最优位置对应地确定N个数据源的采样周期。

可选地，所述粒子群设定最大迭代数目，所述迭代退出条件包括：迭代次数大于所述最大迭代数目。

可选地，所述粒子群设定目标精度要求，所述迭代退出条件包括：当所述目标函数值小于所述目标精度要求。

可选地，所述航天器遥测数据管理方法还包括：根据所述数据源的采样周期设定数据源的优先级，采样周期越大的数据源的处理优先级越高；将所有数据源的数据包按照处理优先级顺序装载到遥测数据帧中。

可选地，所述目标函数包括：

可选地，所述粒子更新策略包括：其中，ω取值在(0.6,2)之间；r₁，r₂取值在(0,1)区间内取值的随机数；c₁，c₂取值在(0,4)区间内；k为当前迭代次数，k+1为下一迭代次数；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代速度分量；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代位置分量；表示第j个粒子当前第j个粒子的个体极值的第d维变量；表示当前全局最优位置的第d维变量。

可选地，所述粒子更新策略还包括：如果则如果则如果则如果则

可选地，所述航天器包括卫星。

本发明还提供一种航天器遥测数据管理系统，所述航天器遥测数据管理系统包括：基本数据获取模块，用于获取所述航天器遥测相关信息，包括数据源的数目N，以及各个数据源的数据包长度Pk₁、Pk₂～Pk_N，遥测数据帧长度F_LEN；粒子群初始化模块，用于根据各个数据源的采样周期取值范围设定粒子群算法中粒子的位置范围[X_min，X_max]，速度范围[-V_max，V_max]，根据数据源的数目设定每个粒子的向量维数为N；设定迭代退出条件，粒子群的粒子数M；根据最大化信道资源效率函数设定目标函数；随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；所述位置分量对应N个数据源的采样周期；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；粒子群处理模块，用于对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值Fj，j＝1,2,…M，当所述目标函数值小于个体极值时，修改第j个粒子的个体极值为所述目标函数值，同时修改第j个粒子的相应的个体最优位置为当前第j个粒子的位置分量；当所述目标函数值小于全局极值时，修改全局极值为所述目标函数值，并修改全局最优位置为当前第j个粒子的位置分量；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量；采样周期确定模块，用于根据所述全局最优位置对应地确定N个数据源的采样周期。

可选地，所述航天器遥测数据管理系统还包括遥测传输处理模块，用于根据所述数据源的采样周期设定数据源的优先级，采样周期越大的数据源的处理优先级越高；将所有数据源的数据包按照处理优先级顺序装载到遥测数据帧中。

可选地，所述目标函数包括：

可选地，所述航天器包括卫星。

如上所述，本发明的一种航天器遥测数据管理方法及系统，具有以下有益效果：可根据卫星任务需求对源包优先级的初始范围进行设计，在范围内进行优化搜索出得到以最大化信道资源效率为目标、满足信道容量和源包优先级上下限值约束条件下的多个源包的采样周期的最优解，在保证遥测信道的传输效率的前提下，自适应调度遥测数据的采样周期或刷新率。该发明基于任务优先级对数据刷新率的要求，对各种数据设计分配不同的优先级加以调度，在保证高优先级遥测数据优先下传的同时，兼顾低优先级数据源包不被高优先级数据源包堵塞，能够满足大多数航天器的应用。该计算方法下传机制灵活，在满足航天器任务的同时，经过优化技术的处理有效地提高了遥测信道的传输效率。

附图说明

图1显示为本发明的航天器遥测数据管理方法的一实施例的流程示意图。

图2显示为本发明的航天器遥测数据管理系统的一实施例的模块示意图。

元件标号说明

1 航天器遥测数据管理系统

11 基本数据获取模块

12 粒子群初始化模块

13 粒子群处理模块

14 采样周期确定模块

S1～S4 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明提供一种航天器遥测数据管理方法，所述航天器遥测数据管理方法针对遥测数据优先级和刷新率的差异性需求，提出一种基于粒子群算法的卫星遥测数据源包周期确定方法，以保证信道资源的合理分配利用以及数据及时下传。航天器(亦称空间飞行器、太空飞行器)，是在绕地球轨道或外层空间按受控飞行路线运行的载人的飞行器，包括发射航天飞行器的火箭、人造卫星、空间探测器、宇宙飞船、航天飞机和各种空间站。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO算法)是群体智能算法中一个典型算法，来源于鸟群聚集中的模拟迁徙过程，基于群体的演化算法，其特点是收敛速度快、鲁棒性强、参数调整较少且易于实现，适合处理离散问题及复杂非线性问题，已应用于许多工业领域。用PSO算法来求解优化问题时，问题的每一个解被看成一个“粒子”(Particle)，每个粒子都有自己的位置和速度(决定前进的方向和距离)，并根据粒子本身的飞行经验和整个群体的飞行经验来进行动态的调整，粒子质量的好坏由预先设定的适应度函数(目标函数)决定，寻优过程中的每次迭代并不是完全随机的，而是通过两个极值来更新自身位置：一个是迄今个体极值一个是迄今整个种群的最优极值，以此为依据寻找下一代解，经逐代搜寻后最终获得最优解。

结合工程应用，将粒子群算法应用到卫星遥测数据源包周期优化问题中，它的基本思想是：以遥测数据帧格式、遥测数据帧长度、数据源包种类和包长度为已知条件，以信道容量为约束条件，考虑卫星在轨运行任务阶段对各数据源的刷新率需求设计分配不同的优先级，以最大化信道资源利用率为目标函数，建立数学模型求解各数据源包采集周期或刷新率的最优值。

其数学模型表示为：

式中，f表示目标函数，g、h表示约束函数,x是控制变量，各数据源包采集周期或刷新率；u是状态变量，包括遥测数据帧格式、遥测数据帧长度、数据源包种类和包长度等参数。

以最大化信道资源效率为目标函数F：

式中，航天器数据源包的采集周期各不相同，假设遥测数据帧长度为F_LEN，所有数据源包P₁、P₂……Pn长度分别为Pk₁、Pk₂～Pk_n，对应的采集周期分别为R₁、R₂～R_n。根据采集周期R₁、R₂～R_n大小，制定所有数据源优先级，采集周期越高，优先级越高。设R₁＞R₂＞…＞R_n，则数据源包的优先级为P₁＞P₂＞…＞P_n。将所有数据源包按照优先级排列，并依次封装为源包，然后按顺序装载到遥测帧VCDU数据域中。

信道容量约束条件如下G1：

控制变量约束条件如下G2：

R_imin≤R_i≤R_imax i＝(1，2，....n)

式中，R_iminR_imax分别是源包数据采集周期的上下限值。

在一个实施例中，如图1所示，所述航天器遥测数据管理方法包括：

步骤S1，获取所述航天器遥测相关信息，包括数据源的数目N，以及各个数据源的数据包长度Pk₁、Pk₂～Pk_N，遥测数据帧长度F_LEN。

步骤S2，根据各个数据源的采样周期取值范围设定粒子群算法中粒子的位置范围[X_min，X_max]，速度范围[-V_max，V_max]，根据数据源的数目设定每个粒子的向量维数为N；设定迭代退出条件，粒子群的粒子数M；根据最大化信道资源效率函数设定目标函数；随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；所述位置分量对应N个数据源的采样周期；第j个粒子的第一次迭代速度分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N。在一个实施例中，所述粒子群设定最大迭代数目，所述迭代退出条件包括：迭代次数大于所述最大迭代数目。在一个实施例中，所述粒子群设定目标精度要求，所述迭代退出条件包括：当所述目标函数值小于所述目标精度要求。所述目标函数包括：

步骤S3，对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值Fj，j＝1,2,…M，当所述目标函数值小于个体极值时，修改第j个粒子的个体极值为所述目标函数值，同时修改第j个粒子的相应的个体最优位置为当前第j个粒子的位置分量；当所述目标函数值小于全局极值时，修改全局极值为所述目标函数值，并修改全局最优位置为当前第j个粒子的位置分量；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量。在一个实施例中，所述粒子更新策略包括：其中，ω取值在(0.6,2)之间；r₁，r₂取值在(0,1)区间内取值的随机数；c₁，c₂取值在(0,4)区间内；k为当前迭代次数，k+1为下一迭代次数；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代速度分量；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代位置分量；表示第j个粒子当前第j个粒子的个体极值的第d维变量；表示当前全局最优位置的第d维变量。所述粒子更新策略还包括：如果则如果则如果则如果则

步骤S4，根据所述全局最优位置对应地确定N个数据源的采样周期。

在一个实施例中，所述航天器遥测数据管理方法还包括：根据所述数据源的采样周期设定数据源的优先级，采样周期越大的数据源的处理优先级越高；将所有数据源的数据包按照处理优先级顺序装载到遥测数据帧中。

在一个实施例中，所述航天器遥测数据管理方法包括：

1)明确原始参数

原始参数即已知条件，包括遥测数据帧格式、遥测数据帧长度、数据源包数目和包长度。其中，遥测数据帧格式和长度符合CCSDS标准中的数据帧格式，数据源包种类和包长度取决于卫星各数据源即各分系统和设备的种类、数量以及产生的数据量。

2)初始化PSO参数

PSO参数包括：

a)种群数N，一般取20～40，决定了种群规模。对于大部分问题10个粒子已经足够解决问题，对于本课题特定问题，通过实践取N＝20即可。

b)最大迭代次数Tmax，结合计算量和计算时间预设,如Tmax＝50。

c)粒子的多维向量维数D，由优化问题决定。对应本课题即为数据源包数目Pk₁、Pk₂～Pk_n，如D＝30则表示该卫星遥测包含30个源包数据,此时n＝D＝30。

d)随机初始化种群粒子的位置和速度，对应本课题即为数据源包Pk₁、Pk₂～Pk_n的初始优先级和每次迭代粒子的移动距离。如X＝3，V＝1则表示各源包采样周期R₁、R₂～R_n的初始设置为3(单位：秒)，每次迭代的调整步进为1。

e)设置范围[-V_max，V_max]和[X_min，X_max]，确保位置速度不越限。对应本课题[X_min，X_max]即分别为源包采集周期的上下限值R_iminR_imax，如[1,10]则表示该源包采样周期的下限为1(单位：秒)，上限为10(单位：秒)。[-V_max，V_max]最大最小速度，决定粒子在一个循环中的最大移动距离，V_max＝X_max-X_min＝10-1＝9，即表示每次迭代源包周期的最大步进值不能超过9(单位：秒)。

f)定义粒子个体最优位置P_j和个体极值P_bestj(j表示种群中第j个粒子，j＝1,2…N)，表示迭代迄今第j组源包优先级的最优值及其对应的最优适应度值。

g)定义粒子全局最优位置P_g和全局极值G_best，表示迭代迄今各源包优先级的全范围最优值及其对应的最优适应度值。

h)预先设定的精度要求ε，为算法的终止条件。如ε≤1，表示当适应度值不大于1时，达到目标终止计算。

3)计算各粒子最优位置和相应的最优适应度值并保存

在满足信道容量G1和源包优先级上下限值G2的约束条件下，根据设定的最大化信道资源效率目标函数F计算粒子群中每个粒子的适应度值F_j，将各个粒子的F_j和自身的个体极值P_bestj作比较，若优于自身极值则进行替代，即P_bestj＝F_j，P_j＝x_j。(关于信道资源效率目标函数F、信道容量约束函数G1、源包优先级上下限值约束函数G2，见上述段落介绍)

4)比较得到种群的全局最优解和全局极值并保存

将每个粒子的最优适应度函数值P_bestj和种群中最好的全局极值G_best作比较，若优于全局极值则进行替代，即G_best＝P_bestj，P_g＝P_j。

5)更新粒子的位置速度

根据粒子群优化算法更新种群中所有粒子的位置速度,并进行越限检验，确保粒子速度V_j在[-V_max，V_max]范围内，位置X_j在[X_min，X_max]范围内。

式中，惯性权重ω的大小决定了粒子的惯性即继承性，实际研究结果表明ω在[0.8,1.2]之间取值值，算法的收敛速度更快；r₁，r₂为(0,1)区间内取值的随机数；c₁，c₂为正的加速因子，一般取值范围为[1,2.5]；d表示D维变量空间的第d个变量，d＝1,2,……,D；k和k+1表示迭代次数；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代速度分量；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代位置分量；表示第j个粒子在第k次迭代过程中最优适应度值对应的第d维变量；表示整个种群在第k次迭代过程中最优适应度值对应的第d维变量。

6)更新种群信息

更新粒子(源包采样周期)的个体最优位置和最优适应度值，更新整个种群的全局最优位置和全局极值。

7)检验是否满足结束条件

当程序运行到设定的最大迭代次数Tmax或预先设定的精度要求ε时，停止迭代，输出源包采样周期的最优计算结果，否则转至5)。

综合上述过程可知，该算法可根据卫星任务需求对源包优先级的初始范围进行设计，在范围内进行优化搜索出得到以最大化信道资源效率为目标、满足信道容量G1和源包优先级上下限值G2约束条件下的30个源包的采样周期的最优解，在保证遥测信道的传输效率的前提下，自适应调度遥测数据的采样周期或刷新率。

本发明还提供一种航天器遥测数据管理系统，航天器遥测数据管理系统可以应用如上所述的航天器遥测数据管理系统。在一个实施例中，如图2所示，所述航天器遥测数据管理系统1包括：

基本数据获取模块11用于获取所述航天器遥测相关信息，包括数据源的数目N，以及各个数据源的数据包长度Pk₁、Pk₂～Pk_N，遥测数据帧长度F_LEN。

粒子群初始化模块12与基本数据获取模块11相连，用于根据各个数据源的采样周期取值范围设定粒子群算法中粒子的位置范围[X_min，X_max]，速度范围[-V_max，V_max]，根据数据源的数目设定每个粒子的向量维数为N；设定迭代退出条件，粒子群的粒子数M；根据最大化信道资源效率函数设定目标函数；随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；所述位置分量对应N个数据源的采样周期；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N。在一个实施例中，所述粒子群设定最大迭代数目，所述迭代退出条件包括：迭代次数大于所述最大迭代数目。在一个实施例中，所述粒子群设定目标精度要求，所述迭代退出条件包括：当所述目标函数值小于所述目标精度要求。所述目标函数包括：

粒子群处理模块13与粒子群初始化模块12相连，用于对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值Fj，j＝1,2,…M，当所述目标函数值小于个体极值时，修改第j个粒子的个体极值为所述目标函数值，同时修改第j个粒子的相应的个体最优位置为当前第j个粒子的位置分量；当所述目标函数值小于全局极值时，修改全局极值为所述目标函数值，并修改全局最优位置为当前第j个粒子的位置分量；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量。在一个实施例中，所述粒子更新策略包括：其中，ω取值在(0.6,2)之间；r₁，r₂取值在(0,1)区间内取值的随机数；c₁，c₂取值在(0,4)区间内；k为当前迭代次数，k+1为下一迭代次数；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代速度分量；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代位置分量；表示第j个粒子当前第j个粒子的个体极值的第d维变量；表示当前全局最优位置的第d维变量。所述粒子更新策略还包括：如果则如果则如果则如果则

采样周期确定模块14与粒子群处理模块13相连，用于根据所述全局最优位置对应地确定N个数据源的采样周期。

在一个实施例中，所述航天器遥测数据管理系统1还包括遥测传输处理模块，用于根据所述数据源的采样周期设定数据源的优先级，采样周期越大的数据源的处理优先级越高；将所有数据源的数据包按照处理优先级顺序装载到遥测数据帧中。

综上所述，本发明的一种航天器遥测数据管理方法及系统可根据卫星任务需求对源包优先级的初始范围进行设计，在范围内进行优化搜索出得到以最大化信道资源效率为目标、满足信道容量和源包优先级上下限值约束条件下的多个源包的采样周期的最优解，在保证遥测信道的传输效率的前提下，自适应调度遥测数据的采样周期或刷新率。该发明基于任务优先级对数据刷新率的要求，对各种数据设计分配不同的优先级加以调度，在保证高优先级遥测数据优先下传的同时，兼顾低优先级数据源包不被高优先级数据源包堵塞，能够满足大多数航天器的应用。该计算方法下传机制灵活，在满足航天器任务的同时，经过优化技术的处理有效地提高了遥测信道的传输效率。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims

1.一种航天器遥测数据管理方法，其特征在于，所述航天器遥测数据管理方法包括：

步骤S1，获取所述航天器遥测相关信息，包括数据源的数目N，以及各个数据源的数据包长度Pk₁、Pk₂～Pk_N，遥测数据帧长度F_LEN；

步骤S2，根据各个数据源的采样周期取值范围设定粒子群算法中粒子的位置范围[X_min，X_max]，速度范围[-V_max，V_max]，根据数据源的数目设定每个粒子的向量维数为N；设定迭代退出条件，粒子群的粒子数M；根据最大化信道资源效率函数设定目标函数；随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；所述位置分量对应N个数据源的采样周期；第j个粒子的第一次迭代速度分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；

步骤S3，对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值Fj，j＝1,2,…M，当所述目标函数值小于个体极值时，修改第j个粒子的个体极值为所述目标函数值，同时修改第j个粒子的相应的个体最优位置为当前第j个粒子的位置分量；当所述目标函数值小于全局极值时，修改全局极值为所述目标函数值，并修改全局最优位置为当前第j个粒子的位置分量；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量；

2.根据权利要求1所述的航天器遥测数据管理方法，其特征在于：所述粒子群设定最大迭代数目，所述迭代退出条件包括：迭代次数大于所述最大迭代数目。

3.根据权利要求1所述的航天器遥测数据管理方法，其特征在于：所述粒子群设定目标精度要求，所述迭代退出条件包括：当所述目标函数值小于所述目标精度要求。

4.根据权利要求1所述的航天器遥测数据管理方法，其特征在于：所述航天器遥测数据管理方法还包括：根据所述数据源的采样周期设定数据源的优先级，采样周期越大的数据源的处理优先级越高；将所有数据源的数据包按照处理优先级顺序装载到遥测数据帧中。

5.一种航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述航天器遥测数据管理系统包括：

基本数据获取模块，用于获取所述航天器遥测相关信息，包括数据源的数目N，以及各个数据源的数据包长度Pk₁、Pk₂～Pk_N，遥测数据帧长度F_LEN；

粒子群初始化模块，用于根据各个数据源的采样周期取值范围设定粒子群算法中粒子的位置范围[X_min，X_max]，速度范围[-V_max，V_max]，根据数据源的数目设定每个粒子的向量维数为N；设定迭代退出条件，粒子群的粒子数M；根据最大化信道资源效率函数设定目标函数；随机初始化M个粒子的第一次迭代的位置分量和速度分量；第j个粒子的第一次迭代位置分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；所述位置分量对应N个数据源的采样周期；第j个粒子的第一次迭代速度分量其中，k＝1，下标j代表第j个粒子，j＝1,2,…M，下标d代表第d维向量，d＝1,2,…N；

粒子群处理模块，用于对粒子群进行迭代处理，直到满足迭代退出条件：依次根据第j个粒子的位置分量计算第j个粒子的目标函数值Fj，j＝1,2,…M，当所述目标函数值小于个体极值时，修改第j个粒子的个体极值为所述目标函数值，同时修改第j个粒子的相应的个体最优位置为当前第j个粒子的位置分量；当所述目标函数值小于全局极值时，修改全局极值为所述目标函数值，并修改全局最优位置为当前第j个粒子的位置分量；根据粒子更新策略更新粒子的位置分量和速度分量；

采样周期确定模块，用于根据所述全局最优位置对应地确定N个数据源的采样周期。

6.根据权利要求5所述的航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述粒子群设定最大迭代数目，所述迭代退出条件包括：迭代次数大于所述最大迭代数目。

7.根据权利要求5所述的航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述粒子群设定目标精度要求，所述迭代退出条件包括：当所述目标函数值小于所述目标精度要求。

8.根据权利要求5所述的航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述航天器遥测数据管理系统还包括遥测传输处理模块，用于根据所述数据源的采样周期设定数据源的优先级，采样周期越大的数据源的处理优先级越高；将所有数据源的数据包按照处理优先级顺序装载到遥测数据帧中。

9.根据权利要求5所述的航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述目标函数包括：

10.根据权利要求5所述的航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述粒子更新策略包括：其中，ω取值在(0.6,2)之间；r₁，r₂取值在(0,1)区间内取值的随机数；c₁，c₂取值在(0,4)区间内；k为当前迭代次数，k+1为下一迭代次数；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代速度分量；和分别表示为第j个粒子在第k+1次和第k次迭代位置分量；表示第j个粒子当前第j个粒子的个体极值的第d维变量；表示当前全局最优位置的第d维变量。

11.根据权利要求10所述的航天器遥测数据管理系统，其特征在于：所述粒子更新策略还包括：如果则如果则如果则如果则