仪器仪表学报

作者：李桢煜，宋宇晨，彭喜元，刘大同

单位：李桢煜,1.哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,,宋宇晨,1.哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,,彭喜元,1.哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,,刘大同,1.哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,

关键词：卫星;遥测数据;异常检测;对比学习;变分自编码器

基金：国家自然科学基金(62201177)项目、黑龙江省自然基金优秀青年项目(YQ2023F006)资助

基于遥测数据的异常检测是卫星在轨运维管理的关键技术。但现有方法大多仅采用正常样本建立模型,异常检测结果对判读阈值敏感、虚警率较高。对此本文提出基于对比序列重构的卫星遥测数据异常检测方法,充分利用有限异常先验增强异常检测中正常、异常样本差异。先基于变分自编码器提取遥测数据时序演化特征,引入对比学习方法建立对异常、正常数据差异化输出的编码器,再用大量正常数据进一步训练整个模型实现对正常数据的精准重构形成对异常数据敏感的时序数据重构模型,再基于核密度估计方法学习异常判读阈值进一步提升异常检出率。在真实卫星遥测数据上验证表明所提方法能有效降低异常检测的虚警率(均低于0.002)并保持较高的检出率具备良好的实际应用水平。

来源：2024年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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