1. 课程导入
无人系统（无人机、无人车、无人船、无人潜航器等）在飞行或行驶过程中，会持续通过数据链把自身状态回传到地面站或云端。这些回传数据统称为遥测数据。它既包括姿态、位置、速度、高度等导航信息，也包括电池电压、电流、温度、电机转速、链路信号强度等健康信息。遥测数据分析与告警要解决的核心问题是：如何从连续、多源、带噪声的数据流中，及时判断无人系统是否正常，并在异常演变为事故之前给出可信的告警。
本课程的学习目标可以概括为三个层次。第一层是看得懂：理解遥测数据的字段含义、采样节奏、时间戳与坐标系约定，能读懂一条遥测帧。第二层是算得清：掌握数据清洗、重采样、特征提取、阈值判定与趋势分析的基本方法，能对一段遥测记录做出定量判断。第三层是报得准：能够设计合理的告警规则与分级策略，控制误报和漏报，并把告警与具体故障模式对应起来。这三层对应“数据—分析—告警”的完整链条。
从整体框架看，一条完整的遥测数据分析与告警链路通常包含五个环节：采集与传输 → 解析与对齐 → 清洗与特征提取 → 分析与判定 → 告警输出与处置。采集端由机载传感器和飞控/自驾仪完成，传输端由数传电台或图传链路承担，地面端负责解析和存储。分析环节既可以在线实时进行，也可以离线回放。告警输出则要落到具体的人机界面上，例如地面站弹窗、声音提示、日志记录或自动触发返航。
理解这条链路之后，再看几个典型应用场景，就能明白遥测告警为什么必须“分场景设计”。在无人机电力巡检中，链路信号强度（RSSI）是生命线，一旦 RSSI 从 −75 dBm 快速跌到 −95 dBm 以下，即使电池还有余量，也应触发返航告警；在物流无人机中，电池电压的下降斜率比瞬时电压更能反映剩余续航，若某段时间斜率明显变陡，说明电芯可能异常；在无人车编队中，定位跳变会破坏队形一致性，需要结合多车位置残差来判断；在无人船中，姿态角长期偏置往往指向 IMU 零偏或安装误差，属于缓变故障，适合用趋势告警而非瞬时阈值。
下面给出一个最小可用的告警规则示例，帮助建立“参数—条件—动作”的直观认识。假设某型多旋翼无人机的遥测帧中包含 battery_voltage（V）、rssi（dBm）、altitude（m）三个字段，采样率为 5 Hz。可以定义如下规则表：
| 告警名称 | 监测参数 | 触发条件（示例） | 级别 | 建议动作 |
|---|---|---|---|---|
| 低电量 | battery_voltage | 连续 3 s 低于 14.0 V | 警告 | 提示返航 |
| 电压骤降 | battery_voltage | 1 s 内下降超过 0.8 V | 严重 | 立即返航/备降 |
| 链路弱 | rssi | 低于 −90 dBm 持续 2 s | 警告 | 降低飞行高度 |
| 链路中断 | rssi | 连续 5 s 无有效帧 | 严重 | 触发失控保护 |
| 高度异常 | altitude | 与指令高度偏差大于 15 m | 提示 | 记录并观察 |
这张表体现了几个关键设计思想：持续时间用于抑制瞬时噪声引起的误报；变化率用于捕捉骤变型故障；多级告警用于区分处置紧迫程度。实际工程中，阈值不能拍脑袋决定，而应基于历史遥测数据的统计分布来设定，例如取正常飞行段电压均值的 3σ 下限作为初值，再结合误报率调整。
还需要强调一个容易被忽视的前提：参照系与单位约定必须全文一致。例如姿态角采用“机体坐标系相对地理坐标系”的旋转定义，滚转角右倾为正；高度采用相对起飞点的高度而非海拔；电压单位统一为伏特。若中途切换参照系或单位，必须在文中明确说明，否则后续的阈值判定和趋势分析都会失去可比性。这也是遥测数据分析中最常见的“隐性错误”来源之一。
最后，告警不是终点，而是处置的起点。一条好的告警应当回答三个问题：发生了什么、有多严重、现在该做什么。如果告警只弹出一个“异常”字样，操作员无法判断是继续任务还是立即返航，这样的告警就是无效的。因此，本课程在讲解算法和规则的同时，也会反复回到“告警如何被人正确理解和使用”这一落脚点上。