仪器仪表学报

作者：董静怡，庞景月，彭宇，刘大同

单位：董静怡,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150080,,庞景月,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150080,,彭宇,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150080,,刘大同,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150080,

关键词：卫星;遥测;异常检测;LSTM;上下文异常

基金：国家自然科学基金(61571160, 61771157, 61701131)资助项目

航天器作为一类集合结构、热控、电源、姿轨控等的复杂系统，遥测数据是地面判断其在轨性能的唯一依据，而有效的异常检测是保证航天器在轨可靠运行的基础要素。针对遥测数据连续、离散样本混合且样本变化高度关联于指令的数据异常检测问题，提出一种基于集成长短期记忆网络（LSTM）的航天器遥测数据异常检测方法。利用LSTM强大的非线性建模能力，结合矩阵范数实现对遥控指令的多模式挖掘，并通过多LSTM预测模型的构建以及有效集成，提升模型对于航天器复杂工况的适应性，进而有效标记遥测数据中的异常。通过对NASA公布的2个类型航天器的遥测数据进行实验验证，结果表明，与基于LSTM的遥测数据异常检测方法相比，所提出的方法异常检测率提升明显，尤其适合检测上下文类型异常。测试结果验证了方法的可行性，可为航天器地面运控提供有效的数据判读能力。

来源：2019年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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