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基于领域自适应的卫星工程参数异常检测
1
作者
王爱玲
马文臻
+1 位作者
邹自明
钟佳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期29-37,47,共10页
卫星工程参数异常检测是判断卫星与载荷健康状态的重要手段。传统异常检测方法通常针对具体的卫星或载荷设计,在处理新卫星和新载荷时需要重新建模和训练,然而新运行的卫星设备尚未产生足够的历史数据来支撑建模任务。融合深度学习和迁...
卫星工程参数异常检测是判断卫星与载荷健康状态的重要手段。传统异常检测方法通常针对具体的卫星或载荷设计,在处理新卫星和新载荷时需要重新建模和训练,然而新运行的卫星设备尚未产生足够的历史数据来支撑建模任务。融合深度学习和迁移学习思想,提出一种基于领域自适应的卫星工程参数异常检测方法。利用深度残差收缩网络(DRSN)结构框架,在训练过程中将无标签的目标域卫星工程参数数据加入网络训练过程,有效获取数据的特征表示。对提取到的数据特征使用距离度量,衡量所提取的源域特征与目标域特征之间的差异性,使得两者在特定特征空间上的分布相似,从而增强了DRSN利用已有标签数据对无标签数据的分类能力。在基于空间科学先导专项系列卫星工程参数构建的数据集上的实验结果表明,该方法的准确率达到98.03%,与梯度提升决策树、支持向量机、DRSN方法相比,迁移检测平均准确率分别高出20.95、22.51、15.02个百分点,能够有效对新卫星和新载荷开展快速准确的异常检测。
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关键词
卫星工程参数
异常检测
深度学习
迁移学习
领域自适应
下载PDF
职称材料
基于符号化表示相似度度量的卫星多元工程参数异常检测
2
作者
宋华婷
刘玉荣
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期164-173,共10页
随着卫星系统复杂程度的日益增加,综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据,基于符号聚合近似算法(SAX),研究卫星多元工程参数的异常检测问题,解决了当前异常...
随着卫星系统复杂程度的日益增加,综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据,基于符号聚合近似算法(SAX),研究卫星多元工程参数的异常检测问题,解决了当前异常检测方法中多元参数融合时不考虑上下文信息造成信息丢失的问题,实现多元参数有效融合,形成一种优化的基于快速动态时间规整算法(Fast-DTW)的异常检测算法。研究结果表明,模型在某卫星电源子系统的异常检测过程中,recall,precision和F1 score分别为0.947,0.9和0.923,能够实际应用于卫星异常检测,提高卫星在轨运行的安全性。
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关键词
异常检测
卫星工程参数
符号聚合近似
快速动态时间规整(Fast-DTW)
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职称材料
题名
基于领域自适应的卫星工程参数异常检测
1
作者
王爱玲
马文臻
邹自明
钟佳
机构
中国科学院国家空间科学中心空间科学卫星运控部
中国科学院大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期29-37,47,共10页
基金
中国科学院“十四五”网络安全和信息化专项(WX145XQ07-06)
中国科学院网信专项(CAS-WX2021PY-0101)。
文摘
卫星工程参数异常检测是判断卫星与载荷健康状态的重要手段。传统异常检测方法通常针对具体的卫星或载荷设计,在处理新卫星和新载荷时需要重新建模和训练,然而新运行的卫星设备尚未产生足够的历史数据来支撑建模任务。融合深度学习和迁移学习思想,提出一种基于领域自适应的卫星工程参数异常检测方法。利用深度残差收缩网络(DRSN)结构框架,在训练过程中将无标签的目标域卫星工程参数数据加入网络训练过程,有效获取数据的特征表示。对提取到的数据特征使用距离度量,衡量所提取的源域特征与目标域特征之间的差异性,使得两者在特定特征空间上的分布相似,从而增强了DRSN利用已有标签数据对无标签数据的分类能力。在基于空间科学先导专项系列卫星工程参数构建的数据集上的实验结果表明,该方法的准确率达到98.03%,与梯度提升决策树、支持向量机、DRSN方法相比,迁移检测平均准确率分别高出20.95、22.51、15.02个百分点,能够有效对新卫星和新载荷开展快速准确的异常检测。
关键词
卫星工程参数
异常检测
深度学习
迁移学习
领域自适应
Keywords
satellite engineering parameter
anomaly detection
deep learning
transfer learning
domain adaptation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于符号化表示相似度度量的卫星多元工程参数异常检测
2
作者
宋华婷
刘玉荣
机构
中国科学院国家空间科学中心
中国科学院大学
出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期164-173,共10页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)空间科学(二期)地面支撑系统科学卫星任务运控技术(XDA15040100)
空间先导专项科学卫星在轨运行维护科学卫星运控管理与服务(E02215A01S)共同资助。
文摘
随着卫星系统复杂程度的日益增加,综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据,基于符号聚合近似算法(SAX),研究卫星多元工程参数的异常检测问题,解决了当前异常检测方法中多元参数融合时不考虑上下文信息造成信息丢失的问题,实现多元参数有效融合,形成一种优化的基于快速动态时间规整算法(Fast-DTW)的异常检测算法。研究结果表明,模型在某卫星电源子系统的异常检测过程中,recall,precision和F1 score分别为0.947,0.9和0.923,能够实际应用于卫星异常检测,提高卫星在轨运行的安全性。
关键词
异常检测
卫星工程参数
符号聚合近似
快速动态时间规整(Fast-DTW)
Keywords
Anomaly detection
Satellite engineering parameters
Symbolic aggregate approximation
Fast Dynamic Time Warping(Fast-DTW)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于领域自适应的卫星工程参数异常检测
王爱玲
马文臻
邹自明
钟佳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于符号化表示相似度度量的卫星多元工程参数异常检测
宋华婷
刘玉荣
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
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