3. 遥测数据预处理

无人系统遥测链路在采集、传输、存储各环节都可能引入数据质量问题。原始遥测序列很少能直接用于分析或告警判断：传感器偶发丢包会造成缺失值，电磁干扰或总线冲突会产生尖峰异常，振动与量化误差会叠加高频噪声，而多源数据（飞控、动力、导航、载荷）往往以不同频率、不同起始时刻到达。预处理的目标，是把这些"脏"序列整理成时间基准统一、数值可信、采样规整的数据集，为后续特征提取和告警阈值判定提供可靠输入。本节按缺失值处理、异常值识别、噪声滤波、时间对齐与重采样四条主线展开，并给出可操作的参数与判断依据。

缺失值处理：先判类型，再选策略

缺失通常表现为三种形态：单点缺失（某时刻无记录）、连续段缺失（链路中断若干秒）、整列缺失（某传感器全程无数据）。处理前应先统计缺失率与最大连续缺失长度，这两个指标决定策略选择。示例：某无人机遥测以 50 Hz 记录，飞行 600 s 共 30000 点，若某温度通道缺失 120 点且最大连续缺失 8 点，缺失率 0.4%，属于可插补范围；若最大连续缺失达 300 点（6 s），则插补会引入虚假趋势，应标记为无效区间而非强行填补。

常用策略及适用条件：

• 删除：缺失率极低且随机分布时可直接剔除该时刻记录，但会破坏等间隔采样，需配合重采样使用。
• 线性插值：适用于缓变物理量（温度、高度、电压），在缺失段两端已知点间按时间比例取值。
• 前向填充：适用于状态量或开关量（飞行模式、起落架状态），保持上一有效值直到新值到达。
• 样条/多项式插值：适用于平滑且变化连续的通道，但阶数过高会在缺失段边缘产生过冲，一般不超过三次。
• 模型预测填补：用同源其他通道或历史模型估计，成本高，仅在关键告警通道且缺失段较短时使用。

无论采用哪种方式，都应为插补点打上标记（如新增 is_imputed 字段），避免后续把插补值当作实测值参与告警统计。示例判断：对高度通道做线性插值后，若插补段斜率超过相邻正常段斜率 3 倍，说明缺失期间可能发生了真实机动，应回退为无效标记。

异常值识别：阈值、统计与变化率三管齐下

异常值识别不能只靠单一阈值。工程上常组合三类判据：物理量程判据、统计判据、变化率判据。物理量程判据最直接，例如电池电压合理范围 18～25.2 V，超出即判异常；统计判据常用 3σ 或四分位距 IQR，对近似正态的通道有效；变化率判据针对尖峰，例如高度变化率超过 15 m/s 且持续不足 0.2 s，多为脉冲干扰而非真实机动。

以某转速通道为例，采样 50 Hz，正常巡航段均值 5200 r/min、标准差 80 r/min。若某点读数 6100 r/min，偏离均值 11.25σ，同时相邻点变化率超过 900 r/min/0.02 s，可判定为异常点。处理方式有两种：一是置为缺失后按缺失值流程插补；二是用中值滤波替换。需注意，真实急加速也会产生大变化率，因此应结合持续时间与同源通道（如电流、油门）交叉验证，避免误杀真实事件。

噪声滤波：按信号带宽选滤波器

遥测噪声多来自传感器量化、机械振动和电磁耦合。滤波的核心是保留有用信号带宽、抑制带外噪声。常用方法：

• 滑动平均：实现简单，对白噪声有效，但会引入相位滞后，窗口越大滞后越明显，不适合姿态控制类快变通道。
• 中值滤波：对脉冲噪声抑制效果好，窗口取 3 或 5 点，适合去除孤立尖峰。
• 一阶低通（RC）滤波：用系数 α 控制平滑程度，y[k]=α·x[k]+(1-α)·y[k-1]，α 越小越平滑、滞后越大。
• 巴特沃斯低通：通带平坦，适合对幅频特性要求高的振动、电流通道，需设定截止频率与阶数。

示例：对 50 Hz 采样的振动通道，有用信息集中在 5 Hz 以下，可设截止频率 8 Hz、二阶巴特沃斯低通；若改用 10 点滑动平均，等效截止约 5 Hz 但滞后约 0.1 s，对实时告警不利。选择时应权衡平滑度与实时性，并在滤波前后对比均方根噪声，确认噪声下降而信号峰值未被削平。

时间对齐与重采样：统一到同一时间轴

多源遥测的时间对齐分两步：先做时间戳校正，再做重采样。时间戳校正要处理时钟漂移与传输延迟，常用方法是选取一个高频、稳定的参考通道（如 IMU 时间戳），用互相关估计各通道相对延迟，再统一平移。若各通道时间戳本身来自同一时基但存在固定偏移，直接减去偏移量即可。

重采样把不同频率的序列统一到目标频率。降采样（如 100 Hz→50 Hz）必须先低通滤波再抽取，否则会发生频谱混叠；升采样（如 10 Hz→50 Hz）常用线性或样条插值。目标频率应不低于关注信号最高频率的 2 倍，工程上常取 5～10 倍以保证波形质量。示例：将 10 Hz 温度、50 Hz 电压、100 Hz 振动统一到 50 Hz，温度做线性升采样，电压保持原频，振动先 20 Hz 低通再每 2 点抽取 1 点。

处理顺序与质量检查

四条主线的执行顺序会影响结果。推荐顺序为：时间戳校正 → 异常值识别与标记 → 缺失值处理 → 噪声滤波 → 重采样。先识别异常再插补，可避免异常点污染插值基准；先滤波再降采样，可避免混叠；时间对齐放在最前，保证后续所有操作在同一时间轴上。若先重采样再滤波，降采样引入的混叠会被滤波器一并保留，难以去除。

处理完成后应做三项检查：一是滤波前后噪声均方根对比，确认噪声下降但信号峰值未被削平；二是插补段与相邻实测段的统计一致性，若插补段方差明显偏小，说明插值过度平滑；三是重采样后频谱检查，确认关注频段内无混叠分量。示例：某振动通道滤波前噪声 RMS 为 0.42 g，8 Hz 低通后降至 0.11 g，而 3 Hz 主峰幅值仅下降 4%，说明滤波参数合理；若主峰幅值下降超过 20%，则截止频率偏低，需上调。

综上，缺失值处理解决"有没有数据"，异常值识别解决"数据可不可信"，噪声滤波解决"数据干不干净"，时间对齐与重采样解决"数据能不能放在一起比"。四者共同构成遥测分析的前置保障，其参数需结合具体机型、工况和告警灵敏度要求反复标定，并在处理链中保留完整的标记与日志，确保后续分析可追溯、可复现。