2. 星务数据分类与建模

星务计算机面对的数据并非同质。若把遥测、遥控、载荷、平台健康、事件告警混在一张表里，后续的存储、检索、下传和告警判断都会变得混乱。分类的本质，是依据数据的来源、方向、时效、语义和用途建立稳定的划分维度；建模的本质，则是为每一类数据定义可复用的对象结构和元数据，使数据在采集、传输、存储、解析各环节保持一致。

一、按五个维度划分数据类别

工程上常用五个维度交叉分类。第一是方向：上行（遥控、上注数据）与下行（遥测、载荷、事件）。第二是时效：实时流（秒级遥测、告警）与批量数据（载荷图像、延时遥测）。第三是来源：平台分系统、载荷、星务自身。第四是语义：状态量、测量量、指令、文件、事件。第五是用途：监视、控制、科学处理、健康评估、故障追溯。

据此，五类数据的典型特征如下：

• 遥测数据：下行、周期性、结构化，多为状态量与测量量，如母线电压、温度、模式字。特点是采样率高、单条小、需按包序号连续判读。
• 遥控数据：上行、事件驱动、指令化，含指令码、参数、校验和。特点是必须可追溯、可回执、可校验，误码代价高。
• 有效载荷数据：下行、批量、大容量，如成像、频谱、科学计数。特点是数据量大、需分包与文件化、常带时间戳与地理/姿态辅助信息。
• 平台健康数据：下行、派生性，由遥测经阈值、趋势、残差计算得到，如健康度、剩余寿命估计。特点是依赖模型、需版本管理。
• 事件与告警数据：双向、突发、离散，如模式切换、越限、复位。特点是需优先级、需去重、需与时间线关联。

二、数据对象建模：从字段到对象

分类之后，要为每类数据建立对象模型。一个可落地的做法是采用“公共元数据 + 类别专属属性”的两层结构。公共元数据描述“这条数据是谁、从哪来、什么时候、属于哪条链”，类别专属属性描述“这条数据具体是什么”。

公共元数据建议至少包含：dataId（全局唯一标识）、category（五类之一）、source（分系统/载荷/星务）、timestamp（采集时刻，统一采用星上时间基准）、sequence（包序号，用于连续性判断）、validity（有效/无效/可疑）、version（模型版本）。类别专属属性则按需扩展，例如遥测对象增加paramCode、rawValue、engineeringValue、unit；遥控对象增加commandCode、parameters、ackStatus；载荷对象增加fileId、size、checksum、auxInfo；健康对象增加metric、threshold、healthScore；事件对象增加eventCode、severity、ackRequired。

三、元数据设计中的三个易错点

第一，时间基准不统一。星上时间、GPS时间、地面接收时间若混用，事件与遥测无法对齐。应在元数据中明确timestamp的基准，并保留groundReceiveTime作为辅助字段。第二，量纲与原始值混淆。遥测原始码值需经标定系数转换为工程值，元数据中应同时保留rawValue与engineeringValue，并记录标定版本。第三，告警去重缺失。同一越限在连续多个采样周期内会重复产生告警，应通过eventCode加时间窗进行合并，避免告警风暴。

四、分类与建模的落地关系

下图给出五类数据在“来源—方向—时效—对象模型”上的对应关系，以及公共元数据如何贯穿各类对象。图中同时标出每类数据的关键专属字段，便于在实现时直接对照建表或定义结构体。

从图中可以看出，五类数据并非彼此孤立：遥测是健康计算的输入，健康结果又可能触发告警；遥控执行会改变平台状态，进而反映到遥测中；载荷数据虽独立，但其辅助信息常依赖平台姿态与时间。因此，建模时除了定义单类对象，还应保留relatedId等关联字段，使跨类追溯成为可能。

五、一个可参考的元数据定义示例

下面给出遥测对象的简化结构定义，可直接映射为数据库表或星上结构体。示例中的参数名与取值均为教学假设，实际工程需按任务规范替换。

TelemetryObject {
  dataId:        "TLM-2024-0001"      // 全局唯一
  category:      "telemetry"
  source:        "power-subsystem"
  timestamp:     1723456800.125       // 星上时间基准，秒
  sequence:      10231                // 包序号
  validity:      "valid"
  version:       "v1.2"
  paramCode:     "BUS_VOLT_A"
  rawValue:      0x0A3F
  engineeringValue: 28.15             // 经标定转换
  unit:          "V"
  calibVersion:  "cal-2024-03"
}

当同一参数连续多个周期被采集时，sequence递增，timestamp按采样周期推进。地面解析时先校验sequence连续性，再用calibVersion对应的系数将rawValue转换为engineeringValue，最后按paramCode入库。若validity为“可疑”，则该点不参与健康评分，但保留原始记录用于事后分析。

综上，星务数据分类解决“数据归谁管、按什么规则管”，对象建模解决“数据长什么样、字段怎么定义”，元数据设计解决“数据在链路上如何保持一致”。三者配合，才能让遥测可判读、遥控可追溯、载荷可管理、健康可评估、告警可收敛。