范潇杰, 陈振安

(1.北京科技大学 计算机与通信工程学院，北京 100083； 2.广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院,广东 广州 510530)

随着我国航天产业全面向商业化发展，商业航天对国内经济发展起到了巨大的促进作用[1-3]。在轨卫星作为商业航天重要的组成部分，如何保障其安全稳定的运行至关重要。利用异常检测技术，对直接反映卫星工作状态的遥测数据进行处理与分析，检测遥测数据中存在的异常值，这对于及时发现卫星故障、维护卫星安全具有非常重要的现实意义[4]。

卫星遥测数据中的某个异常点是指任何偏离标准、正常或者预期的数据点，这些异常点往往是由卫星故障引发的。异常检测是一个非常广泛的研究课题，其在许多领域都有实际应用[5-12]。一般来说，卫星遥测数据的数据量都比较大，而且，遥测数据在空间传输的过程中还非常容易受到噪声干扰，发生数据失真或者丢失现象。此外，不同的遥测数据之间还可能存在复杂的关联关系，这些因素都导致针对卫星遥测数据的异常检测具有一定难度和复杂度。传统的人工判别方法和划定阈值的方法都因为处理速度过慢、灵活性不够，无法满足目前的卫星遥测异常检测任务的需求。

针对卫星遥测数据这种时间序列格式类型的数据，目前主流的异常检测方法都会首先根据实测数据创建一个预测模型去建模遥测数据的“正常值”，然后根据预测值与实测值之间的偏差对比进行异常点的检测。……