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申请/专利权人：北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
摘要：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。
主权项：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ytrainytrain，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；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 一种适用于航天器遥测数据的异常检测方法
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