基于GBDT的卫星工程参数异常检测
Computer Systems & Applications（2022）
摘要
卫星及其载荷的在轨运行异常诊断是卫星高效安全运行的重要支持,发展智能、高效的卫星异常检测方法,是卫星地面系统的研究焦点之一.在我国空间科学先导专项系列卫星任务的应用背景下,根据空间科学卫星的数据特性与异常形态,基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)原理构建卫星工程参数异常智能检测方法,利用量子科学实验卫星任务的工程数据开展应用验证与分析,与原采用的"阈值+规则表达式"异常检测方法相比,将平均准确率提升了约两个百分点,达到98％以上,可有效减少漏报和错报,并将检测速度提升了大约6倍.
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