一种基于相关团划分的航天器遥测数据多参数异常检测方法

摘要

一种基于相关团划分的重构偏差多参数异常检测方法。针对航天器遥测数据量大、维度高、数据相关程度高的特点，使用最大互信息系数计算各参数之间的相关程度，形成相关系数矩阵，将其转化为可视化的有权无向图结构，建立相关图。但此时相关图相当复杂，因此提出了相关团划分的方法，利用相关团剪枝算法划分相关团，筛选出具备高度相关性的参数，并将其作为多参数异常检测模型的先验知识。之后，针对单参数异常检测算法难以处理高维遥测数据异常检测的问题，基于相关团划分，对高维遥测数据进行降维处理和特征提取，使用自动编码器作为基本模型，设计了自适应确定阈值的算法和基于重构偏差的异常检测算法，进行多参数异常检测，提出异常序列定位方法，实现多参数异常情况下的精准定位。