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集成LSTM的航天器遙測數據異常檢測方法
董靜怡; 龐景月; 彭宇; 劉大同 哈爾濱工業大學電子與信息工程學院; 哈爾濱150080
關鍵詞：衛星 遙測 異常檢測 lstm 上下文異常
摘要：航天器作為一類集合結構、熱控、電源、姿軌控等的復雜系統,遙測數據是地面判斷其在軌性能的唯一依據,而有效的異常檢測是保證航天器在軌可靠運行的基礎要素。針對遙測數據連續、離散樣本混合且樣本變化高度關聯于指令的數據異常檢測問題,提出一種基于集成長短期記憶網絡(LSTM)的航天器遙測數據異常檢測方法。利用LSTM強大的非線性建模能力,結合矩陣范數實現對遙控指令的多模式挖掘,并通過多LSTM預測模型的構建以及有效集成,提升模型對于航天器復雜工況的適應性,進而有效標記遙測數據中的異常。通過對NASA公布的2個類型航天器的遙測數據進行實驗驗證,結果表明,與基于LSTM的遙測數據異常檢測方法相比,所提出的方法異常檢測率提升明顯,尤其適合檢測上下文類型異常。測試結果驗證了方法的可行性,可為航天器地面運控提供有效的數據判讀能力。
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