- Код статьи
- S30345502S0023420625040079-1
- DOI
- 10.7868/S3034550225040079
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 63 / Номер выпуска 4
- Страницы
- 423-437
- Аннотация
- В настоящей работе представлен метод обнаружения аномальных измерений в траекторных данных космических аппаратов, основанный на рекурсивном разбиении временной последовательности наблюдений. Данный метод анализирует среднеквадратическое отклонение данных, эффективно выявляя аномальные измерения, характеризующиеся повышенным шумом. Его преимущество заключается в отсутствии необходимости знания начального приближения орбиты и предварительного обучения. Метод был протестирован на модельных данных с искусственно введенными аномалиями и на реальных данных космического аппарата . В сравнении с другими традиционными методами обнаружения аномалий на непосредственных наблюдениях данный подход продемонстрировал наименьший процент ложно-отбракованных измерений. Алгоритм этого метода подходит для различных типов орбит и масштабов наблюдений. Код алгоритма доступен для свободного использования.
- Ключевые слова
- Дата публикации
- 31.01.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 29
Библиография
- 1. Zapevalin P. Multi-GNSS Observations Simulation // Cosmic Research. 2024. V. 62. Iss. 5. P. 424–435.
- 2. Zakhvatkin M.V., Andrianov A.S., Avdeev V.Yu. et al. RadioAstron orbit determination and evaluation of its results using correlation of space-VLBI observations // Advances in Space Research. 2020. V. 65(2). P. 798–812.
- 3. Montenbruck O., Gill E. Satellite Tracking and Observation Models // Satellite Orbits: Models, Methods and Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2000. P. 193–232.
- 4. Tuchin D.A. Selection of anomalous measurements during primary processing in orbit determination from the trajectory information of the ground station Cobalt-R // Keldysh Institute of Applied Mathematics Preprints. 2022. Iss. 58.
- 5. Zakhvatkin M.V., Andrianov A.S., Avdeev V.Yu. et al. RadioAstron orbit determination and evaluation of its results using correlation of space-VLBI observations // Advances in Space Research. 2020. V. 65. Iss. 2. P. 798–812.
- 6. Kovalenko I.D., Eismont N.A. Orbit design for the Spectrum-Roentgen-Gamma mission // Acta Astronautica. 2019. V. 160. P. 56–61.
- 7. Эскобал П.Р. Методы определения орбит. М.: Мир, 1970. 471 с. (Перевод с англ. В.И. Медведева и В.М. Рудакова. Под ред. В.Г. Демина).
- 8. Губанов В.С. Оценивание стохастических параметров обобщенным методом наименьших квадратов. СПб.: Институт прикладной астрономии РАН, 1994. 12 с. (Сообщения ИПА РАН; № 60).
- 9. Tapley B.D., Schutz B.E., Born, G.H. Statistical Orbit Determination. Elsevier Academic Press, 2004. 563 p.
- 10. Эльясберг П.Е. Определение движения по результатам измерений. М.: Наука, 1976. 416 с.
- 11. Kalman R. A new approach to linear filtering and prediction problems transaction of the asme journal of basic // J. Basic Engineering (American Society of Mechanical Engineers). 1960. V. 82. Iss. 1. P. 35–45.
- 12. Sorenson H. Kalman filtering : theory and application. IEEE Press, 1985. 457 p.
- 13. D'Souza C. Fundamentals of Kalman Filtering and Estimation in Aerospace Engineering. NASA // Johnson Space Center. Houston, Texas, 2013. 83 p.
- 14. Coronel D., Guevara C. Anomaly Detection in the Uniaxial Vibration in Wind Turbines Applying Linear Regression and Z-score // Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops. Seattle WA, USA. 2024. P. 169–176.
- 15. Chen D. and Meng D., Wang F. et al. A study of ionospheric anomaly detection before the August 14, 2021 Mw7.2 earthquake in Haiti based on sliding interquartile range method // Acta Geodaetica et Geophysica. 2023. V. 58. P. 539–551.
- 16. Romo-Chavero M.A., Cantoral-Ceballos J.A., Pérez J.A. et al. Median Absolute Deviation for BGP Anomaly Detection // Future Internet. 2024. V. 16(5). Art. ID. 146.
- 17. Grubbs F.E. Sample Criteria for Testing Outlying Observations // The Annals of Mathematical Statistics. 1950. 21(1). P. 27–58.
- 18. Duchrowski R., Wiśniewski Z. Accuracy of the Hodges–Lehmann estimates computed by applying Monte Carlo simulations // Acta Geodaetica et Geophysica. 2016. V. 52. P. 511–525.
- 19. Baireddy S., Desai S., Mathieson J. et al. Spacecraft Time-Series Anomaly Detection Using Transfer Learning // Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops. Nashville, TN, USA. 2021.
- 20. Zapevalin P.R., Novoselov A., Zharov V.E. Artificial neural network for star tracker centroid computation // Advances in Space Research. 2022. V. 71. Iss. 9. P. 3917–3925.
- 21. Herrmann L., Bieber M., Verhagen W. et al. Unmasking overestimation: a re-evaluation of deep anomaly detection in spacecraft telemetry // CEAS Space J. 2024. V. 16. P. 225–237.
- 22. Cuellar Carrillo S., Santos Penas M., Alonso F. et al. Explainable anomaly detection in spacecraft telemetry // Engineering Applications of Artificial Intelligence. V. 133(4). P. 1–15.
- 23. Biswas G., Khorasgani H., Stauje G. et al. An Application of Data Driven Anomaly Identification to Spacecraft Telemetry Data // Annual Conference of the PHM Society. 2016. V. 8(1).
- 24. Liu L., Tian L., Kang Zh. et al. Spacecraft Anomaly Detection with Attention Temporal Convolution Network // Neural Computing and Applications. 2023. V. 35. P. 9753–9761.
- 25. Ré N.P., Popplewell M., Caudill M. et al. Transformers for Orbit Determination Anomaly Detection and Classification // Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops. Seattle, WA, USA. 2024. P. 6819–6827.
- 26. Huadman K., Constantinou V., Laporte C. et al. Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding // Proc. 2018 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. London, United Kingdom. 2018. P. 387–395.
- 27. Montenbruck O., Gill E. Satellite Orbits. Models, Methods, and Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2000. 382 p.
- 28. Kara I., Bazyev O. Using of Everhart's method of 15, 17, 19 and 21st-order for computation of celestial bodies' trajectories in the circumplanetary space // Astronomical School's Report. 2009. V. 6(1–2). P. 155–157.
- 29. Jin S., Cardellach E., Xie F. Introduction to GNSS // GNSS Remote Sensing. Remote Sensing and Digital Image Processing. V. 19. Springer, 2014. P. 3–16. ISBN: 978-94-007-7481-0. DOI: 10.1007/978-94-007-7482-7.
- 30. Gulyaeva T. Investigation of total electron content deduced from TOPEX-JASON and GPS-IONEX maps over land and oceans // Proc. 37th COSPAR Scientific Assembly. Montreal, Canada. 2008. V. 37. P. 31–36.
- 31. Mendes V., Langley R. Tropospheric zenith delay prediction accuracy for airborne GPS high-precision positioning // Proc. Institute of Navigation 54th Annual Meeting. 1998. P. 337–347.
- 32. Boehm J., Niell A., Tregoning P. et al. Global Mapping Function (GMF): A new empirical mapping function based on numerical weather model data // Geophysical Research Letters. 2006. V. 33(7).
- 33. Kutschera M., Zajiczek W. Shapiro effect for relativistic particles—testing General Relativity in a new window // Acta Physica Polonica Series B. 2009. V. 41(6).
- 34. Zakhavkin M., Ponomarev Yu., Stepanyants V. Navigation support for the RadioAstron mission // Cosmic Research. 2014. V. 52(4). P. 342–352.
- 35. Тучин Д.А. Определение орбиты на борту космического аппарата // Известия РАН. Теория и системы управления. 2020. № 3. С. 126–147.
- 36. Lam Q., Junker D., Anhalt D. et al. Analysis of an Extended Kalman Filter Based Orbit Determination System // Proc. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. Toronto, Ontario, Canada. 2010.
- 37. Luo J., Ying K., Bai L. Savitzky–Golay smoothing and differentiation filter for even number data // Signal Processing. 2005. V. 85(7). P. 1429–1434.
- 38. Virtanen P., Gommers R., Oliphant T.E. et al. SciPy I.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python // Nature Methods. 2020. V. 17. (Suppl. 1). P. 1–12.
- 39. Dach R., Andritsch F., Arnold D. et al. Bernese GNSS Software Version 5.2. Bern: Astronomical Institute, University of Bern, 2015.
- 40. Rudnitskiy A., Mzhelskiy P.V., Shchurov M. et al. Analysis of orbital configurations for Millimetron space observatory // Acta Astronautica. 2022. V. 196(1). P. 29–41.
