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龙图腾网获悉北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴)申请的专利一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118690299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410793845.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法是由蒋硕;姜垚先;王雨轩;周怡航;章玄;胡曾豪;朱超;张枭瑞设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于卫星遥测技术领域，具体涉及一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法，所述检测方法包括以下步骤：S1：数据获取，选择特定的航天器，获取其遥测数据，并从遥测数据中选取与电气特性相关的参数，将参数数据集按照4:6的比例划分训练数据与测试数据；S2：对数据进行预处理，其包括以下步骤：S21：进行数据填充，根据遥测参数变化的趋势，通过取前一秒和下一秒的平均值来填充缺失的数据点，如果某个参数始终缺失，则用0填充；本发明能够将LSTM模型的捕捉长期依赖的能力和Transformer模型捕捉全局依赖的能力结合，设计了Transformer‑LSTM模型，能够更准确地检测遥测数据的异常。

本发明授权一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤： S1：数据获取，选择一航天器，获取其遥测数据，并从遥测数据中选取与电气特性相关的参数，将参数数据集按照4:6的比例划分训练数据与测试数据； S2：对数据进行预处理，其包括以下步骤： S21：进行数据填充，根据遥测参数变化的趋势，通过取前一秒和下一秒的平均值来填充缺失的数据点，如果某个参数始终缺失，则用0填充； S22：直接删除具有不连续跳变特性的数据点； S23：参数归一化，确保不同的特征具有相似的数值范围； S3：定义训练数据为ytrain，ytrain，测试数据为ytestytest，输入模型得到的预测结果数据定义为ypreypre，设置3σ为样本正常方差标准，将训练数据ytrainytrain输入Transformer-LSTM模型； 所述S3中，建模方法如下： a.设计N层Transformer编码器，每一层包含Multi-HeadAttention子层和前馈神经网络子层，假设输入为X∈RL×F，表示L个F维的向量； b.Transformer编码器则代表一个函数T：RL×F→RL×F； 其中，T由T1·，T2·，…，TN·这N个层组成，每一层可表示为TmX＝fmAttentionmx+x，fm·为一个简单的前馈神经网络层，Attentionmx是自注意力机制函数； c.LSTM解码器接收Transformer编码器的输出Xoutput∈RL×F作为输入，并设置为初始隐状态H0，初始化LSTM解码器的权重参数和记忆细胞C0； d.在每个时间步t，LSTM解码器接收输入Xt和前一个时间步的隐藏状态Ht-1，然后计算输入门It、遗忘门Ft、输出门Ot和候选记忆细胞的值，其计算公式分别如下所示： It＝σXtWxi+Ht-1Whi+bi Ft＝σXtWxf+Ht-1Whf+bf Ot＝σXtWxo+Ht-1Who+bo 其中，Wxi、Wxf、Wxo、Whi、Whf、Who、bi、bf、bo、Wxc、Whc为LSTM模型的权重参数； 更新记忆细胞Ct和隐藏状态Ht，其中使用输入门It和遗忘门Ft来更新记忆细胞Ct，使用输出门Ot和更新后的记忆细胞Ct来计算当前时间步的隐藏状态Ht； S4：计算ytest与ypre的距离，并使用3σ准则确定正常区间，即方差超过3σ区间的数据样本被认为是异常的； S5：当模型训练完成后，将其部署，用于进行航天器遥测数据异常检测。

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