基于隐空间插值自编码器的卫星遥测参数异常检测

V557.3; 卫星遥测参数是地面运管系统评估卫星在轨运行正常状态的关键指标,遥测参数异常检测对于保障卫星安全可靠运行和任务顺利执行至关重要.针对现有卫星遥测异常检测算法对参数特征提取存在区分度缺乏、有效异常决策信息提取不充分等问题,本文提出一种基于隐空间插值优化的异常检测方法,将隐空间优化约束后的自编码器的表示学习能力与核密度估计方法的密度估计能力相结合,有效地进行异常检测.采用量子科学卫星的真实遥测参数数据和公开数据集进行验证,其结果表明所提方法在真实遥测参数上比最优对比方法的Auc值和F1值分别提升了 5.6％和5.8％.与其他异常检测算法相比,该方法有较强的正常和异常样本辨别能力,有效...

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Published in空间科学学报 Vol. 44; no. 6; pp. 1155 - 1165
Main Authors 周台春, 郭国航, 肖志刚, 李虎
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院国家空间科学中心 北京 100190 2024
中国科学院大学 北京 100049%中国科学院国家空间科学中心 北京 100190
Subjects
隐空间优化
Autoencoder
科学卫星
自编码器
遥测参数
Latent space optimization
Scientific satellite
Telemetry parameters
Anomaly detection
异常检测
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ISSN0254-6124
DOI10.11728/cjss2024.06.2023-0147

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Summary:V557.3; 卫星遥测参数是地面运管系统评估卫星在轨运行正常状态的关键指标,遥测参数异常检测对于保障卫星安全可靠运行和任务顺利执行至关重要.针对现有卫星遥测异常检测算法对参数特征提取存在区分度缺乏、有效异常决策信息提取不充分等问题,本文提出一种基于隐空间插值优化的异常检测方法,将隐空间优化约束后的自编码器的表示学习能力与核密度估计方法的密度估计能力相结合,有效地进行异常检测.采用量子科学卫星的真实遥测参数数据和公开数据集进行验证,其结果表明所提方法在真实遥测参数上比最优对比方法的Auc值和F1值分别提升了 5.6％和5.8％.与其他异常检测算法相比,该方法有较强的正常和异常样本辨别能力,有效解决了特征缺乏区分性以及决策信息提取不充分的问题,同时具有良好的噪声抗干扰性和有效性.
ISSN:0254-6124
DOI:10.11728/cjss2024.06.2023-0147