基于PCA-DNMFSC的卫星异常检测方法研究

摘要

为了实现卫星的智能化健康管理,提出基于主成分分析-动态稀疏化非负矩阵分解(PCA-DNMFSC)进行卫星遥测异常的自动检测。DNMFSC将卫星遥测数据分解成基向量,并使基矩阵稀疏化,致使产生异常的特征凸显,从而实现异常的检测。考虑到卫星遥测数据时序相关性,提出样本数据基于前l时刻的观测数据进行动态化表示;考虑到DNMFSC对基矩阵和系数矩阵的初始化是随机的,影响算法稳定性,采用主成分分析法(PCA)对DNMFSC进行初始化处理;通过构建的统计量的累计贡献率确定异常由哪些变量产生,从而识别异常。通过不同卫星的实际数据进行实验验证,结果表明利用正常的观测数据,可以实时检测卫星遥测数据出现的异常,有效避免故障漏报。