摘要
本发明提出一种自适应时空特征融合的卫星星座遥测异常检测方法,包括:步骤1:将星座网络的历史卫星星座遥测时间序列数据划分为训练遥测数据集和测试遥测数据集;步骤2:对所述训练遥测数据集进行预处理;步骤3:构建卫星星座遥测数据预测模型;步骤4:基于所述训练遥测数据集对卫星星座遥测数据预测模型进行训练;步骤5:将所述测试遥测数据集输入训练后的卫星星座遥测数据预测模型中获取卫星星座遥测数据预测结果,并对卫星星座遥测数据预测进行实时异常检测。本发明通过时间尺度和空间尺度上交替的特征提取,能够输出更偏向于正常运行状态的预测结果,有利于实现更高精度的异常检测。
技术关键词
数据预测模型
异常检测方法
预测误差
空间特征提取
特征提取模块
表达式
序列
通道
节点
多层次
关系
阶段
参数
代表
元素
网络
指数
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时间序列预测模型
网络模块
诊断方法
预测误差
基础设施结构
可见光图像
设备缺陷检测
多模态
融合特征
性能预测模型
锂电池SOH估计
二次插值法
锂电池健康状态
电池模型参数
误差预测
摄像头模组
防抖控制方法
光学防抖组件
协方差矩阵
实时图像