基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法技术

本发明专利技术公开了基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法，所述方法包括：将A卫星B载荷分系统一段时间的遥测数据输入预先建立和训练好的A卫星B载荷分系统的参数异常检测模型，实现异常检测；所述参数异常检测模型基于符号聚合近似算法SAX和动态时间规整算法Fast

【技术实现步骤摘要】
基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法


[0001]本专利技术属于卫星异常检测
，尤其涉及基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法。

技术介绍

[0002]卫星在轨运行过程中，由于处于恶劣的空间环境，经常会发生在轨异常事件。在轨异常会影响卫星在轨运行的可靠性和需要执行的空间任务的安全性。卫星工程参数是地面运行系统判断卫星运行状态和工作性能的重要依据，如果能从其中有效的识别出参数的异常，对提升卫星运行的安全性和可靠性非常重要。异常检测的目的是监控运行状态，根据遥测参数的数据检测整体运行是否正常。在此过程中，主要完成了两项任务:一是遥测参数的选择，二是异常检测。卫星工程参数数据具有高维、时序、伪周期、数据量大的特性。目前对于多维参数的卫星异常检测研究成果不足，是未来发展的重要方向之一。
[0003]目前国内外针对卫星异常检测的研究主要分为两大类：基于人工结合阈值判读、基于规则、基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。第一类的研究方法具有可解释性较强、误检率低、实施简单的特点，针对单参数的超限异常以及复杂性较低的少本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法，所述方法包括：将A卫星B载荷分系统一段时间的遥测数据输入预先建立和训练好的A卫星B载荷分系统的参数异常检测模型，实现异常检测；所述参数异常检测模型基于符号聚合近似算法SAX和动态时间规整算法Fast
‑
DTW实现多元参数有效融合，形成优化的基于相似度的异常检测。2.根据权利要求1所述的基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括A卫星B载荷分系统的参数异常检测模型的训练步骤具体包括：步骤s1)对A卫星B载荷分系统基于时间序列的遥测数据进行子序列分割，形成多个基于极值的伪周期子序列集；步骤s2)选定A卫星B载荷分系统的m元参数；步骤s3)对包括m元参数的伪周期子序列集进行多元参数符号化表示，对符号化后的伪周期子序列集采用N
‑
Gram算法，结合上下文信息进行多元参数融合；步骤s4)基于Fast
‑
DTW方法对经多元参数融合后的伪周期子序列集进行相似性度量，确定参数异常检测模型的模型参数，从而完成A卫星B载荷分系统的参数异常检测模型的训练。3.根据权利要求2所述的基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法，其特征在于，所述步骤s1)具体包括：步骤s1
‑
1)根据预设的时间初值和时间门限，从连续的遥测伪周期序列查找极值点，得到极值点集合；步骤s1
‑
2)根据预设的极值点初始值和滑动窗口，遍历极值点集合，得到多个基于极值的伪周期子序列集。4.根据权利要求3所述的基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法，其特征在于，所述步骤s1
‑
1)具体包括：步骤s1
‑1‑
1)输入连续的遥测伪周期序列；步骤s1
‑1‑
2)根据时间初值t0，时间门限threshold，计算滑动窗口大小为ω
i
为：ω
i
＝t0+threshold步骤s1
‑1‑
3)查找[t0，ω
i
+t0]范围内第一个极值点对应的时刻点t
i
，所述极值点为极大值或极小值；步骤s1
‑1‑
4)查找[t
i
+ω
i
‑
threshold，t
i
+ω
i
+threshold]周期范围内极值点对应的时刻点t
j
；步骤s1
‑1‑
5)将t
i
和t
j
加入到分割极值点集合中，同时获得t
i
和t
j
之间的序列，加入伪周期模式子序列集合中；步骤s1
‑1‑
6)将t
i
赋值给t
j
；步骤s1
‑1‑
7)如果序列未结束，则转至步骤s1
‑1‑
3)，否则得到极值点集合。5.根据权利要求3所述的基于符号化表示相似度度量的卫星多元参数异常检测方法，其特征在于，所述步骤s1
‑
2)具体包括：步骤s1
‑2‑
1)输入极值点集合；步骤s1
‑2‑
2)预设极值点初始值为e0，滑动窗口大小为len；
步骤s1
‑2‑
3)在[e0，e
0+ len]区间寻找第一极值e
i
；步骤s1

【专利技术属性】
技术研发人员：宋华婷，刘玉荣，苏举，李博权，肖志刚，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：