【摘 要】
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针对目前广泛采用的阈值监测方法无法发现未超出阈值门限的异常数据的缺点,提出了一种基于增量聚类的卫星异常遥测监测算法。通过学习卫星正常历史遥测数据,构建反映各参数之
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海微小卫星工程中心,上海科技大学信息学院,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601295);上海市科学技术委员会科研计划项目(16511103001);上海市青年科技英才扬帆计划(16YF1411000);中科院微小卫星创新研究院自主部署预研项目(ZZBS17DZ01)
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针对目前广泛采用的阈值监测方法无法发现未超出阈值门限的异常数据的缺点,提出了一种基于增量聚类的卫星异常遥测监测算法。通过学习卫星正常历史遥测数据,构建反映各参数之间关系的正常数据模型,然后将需要监测的数据与正常数据模型进行匹配,通过返回系统偏离值监测系统的异常行为。以某型号卫星的故障数据对该方法进行了测试验证,结果表明基于增量聚类的异常监测算法可以发现未超出阈值门限的异常数据。
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