【摘 要】
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为满足皮纳卫星高维遥测数据的实时、自动化、抗概念漂移等处理要求,提出一种基于聚类的遥测数据异常检测方法,包括子空间搜索和两阶段遥测数据聚类处理两部分.子空间搜索,通
【基金项目】
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MEMS与皮卫星项目(61525403);装备预研教育部联合基金
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为满足皮纳卫星高维遥测数据的实时、自动化、抗概念漂移等处理要求,提出一种基于聚类的遥测数据异常检测方法,包括子空间搜索和两阶段遥测数据聚类处理两部分.子空间搜索,通过熵值实现所有遥测数据低维子空间划分,降低计算复杂度,避免＂维度灾难＂的发生;两阶段遥测数据聚类处理,在线阶段通过网格索引实时发现单点异常,离线阶段通过聚类挖掘数据的集体异常及其特征,满足快速异常检测和复杂异常检测两种需求,并通过正常状态数据的迭代更新和算法的自适应修改,抵抗概念漂移.ZDPS-1A卫星历史遥测数据的分析结果表明,皮纳卫星遥测数
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