[发明专利]一种飞行器遥测数据的异常检测方法和装置有效

专利信息
申请号: 202010016293.8 申请日: 2020-01-07
公开(公告)号: CN111241158B 公开(公告)日: 2020-09-18
发明(设计)人: 詹亚锋;万鹏;曾冠铭;陈曦 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06F16/215;G06F16/28
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 徐彦圣
地址: 100000*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 飞行器 遥测 数据 异常 检测 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种飞行器遥测数据的异常检测方法和装置,涉及数据处理的技术领域,包括:获取飞行器发送的先导遥测数据,并通过平稳性检测确定先导遥测数据是否为平稳时间序列;在完成平稳性检测之后,获取飞行器发送的当前时刻节点的遥测数据;若先导遥测数据为平稳时间序列,则利用边界检测算法对当前时刻节点的遥测数据进行检测,确定当前时刻节点的遥测数据是否为异常数据;若先导遥测数据不是平稳时间序列,则利用预设检测算法对当前时刻节点的遥测数据进行检测,确定当前时刻节点的遥测数据是否为异常数据,解决了现有技术中对遥测数据的进行异常数据检测的检测步骤复杂,且检测准确率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,尤其是涉及一种飞行器遥测数据的异常检测方法和装置。

背景技术

对于卫星遥测而言,空间环境瞬态剧烈变化以及设备线路噪声将会给信号采集带来噪声干扰,从而使得遥测数据中掺杂随机分布的异常数据,异常数据对深空探测任务及空间信息网络的发展带来了巨大的困难。

现有技术中,一般采用边界检测算法,趋势预测算法,速率约束算法,密度(距离)检测算法等算法对遥测数据进行异常检测,但是上述的方法检测步骤复杂,且检测准确率较低。

针对上述问题,还未提出有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种飞行器遥测数据的异常检测方法和装置,以缓解了现有技术中对遥测数据的进行异常数据检测的检测步骤复杂,且检测准确率较低的技术问题。

第一方面,本发明实施例提供了一种飞行器遥测数据的异常检测方法,包括:获取飞行器发送的先导遥测数据,并通过平稳性检测确定所述先导遥测数据是否为平稳时间序列;在完成平稳性检测之后,获取飞行器发送的当前时刻节点的遥测数据;若所述先导遥测数据为平稳时间序列,则利用边界检测算法对当前时刻节点的遥测数据进行检测,确定所述当前时刻节点的遥测数据是否为异常数据;若所述先导遥测数据不是平稳时间序列,则利用预设检测算法对所述当前时刻节点的遥测数据进行检测,确定所述当前时刻节点的遥测数据是否为异常数据,其中,所述预设检测算法包括以下至少之一:三点集同构映射检测算法,左右双陪集赋权映射检测算法。

进一步地,所述方法还包括:对所述异常数据进行清洗。

进一步地,对所述异常数据进行清洗,包括:确定出第一目标数据和第二目标数据,其中,所述第一目标数据为所述当前时刻节点之前的第一个正常遥测数据,所述第二目标数据为所述当前时刻节点之后的第一个正常遥测数据;计算所述第一目标数据和所述第二目标数据的均值,并将所述异常数据替换为所述均值。

进一步地,利用预设检测算法对所述当前时刻节点的遥测数据进行检测,确定所述当前时刻节点的遥测数据是否为异常数据,包括:确定所述飞行器的性能类型,其中,所述性能类型包括:第一性能类型和第二性能类型,所述第一性能类型的飞行器的在轨处理能力低于所述第二性能类型的飞行器的在轨处理能力;基于所述性能类型,确定出所述预设检测算法中的目标检测算法;利用所述目标检测算法,对所述当前时刻节点的遥测数据进行检测,确定所述当前时刻节点的遥测数据是否为异常数据。

进一步地,基于所述性能类型,确定出所述预设检测算法中的目标检测算法,包括:若所述飞行器的性能类型为第一性能类型,则所述目标检测算法为所述三点集同构映射检测算法;若所述飞行器的性能类型为第二性能类型,则所述目标检测算法为所述左右双陪集赋权映射检测算法。

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