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龙图腾网获悉中国空间技术研究院申请的专利一种基于聚类的卫星遥测数据序列异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115496164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211278592.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于聚类的卫星遥测数据序列异常检测方法是由王亚坤;韩笑冬;徐楠;王超;邢川;王睿;武长青设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类的卫星遥测数据序列异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类的卫星遥测数据序列异常检测方法，涉及卫星遥测数据分析、人工智能领域。本发明中，首先，选择没有异常的历史遥测数据作为训练样本，然后，将遥测数据进行分段处理，每一段遥测数据是一个样本。利用基于距离的聚类方法对分段数据样本进行聚类。在此基础上，利用训练数据的训练误差，拟合一元高斯分布。最后，计算被检测遥测数据的到其最近类的距离，利用拟合的高斯分布判断其是否为异常数据。本发明中，通过对卫星时间序列遥测数据进行基于距离的聚类分析，自动学习正常遥测数据中常见的卫星操作模式。通过对异常操作模式进行检测，发现卫星遥测数据中存在的序列异常。本方法用于在轨卫星序列异常的实时检测。

本发明授权一种基于聚类的卫星遥测数据序列异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类的卫星遥测数据序列异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将正常的卫星遥测数据制成包含M个遥测变量的数据表，数据按时间序列排列； S2：对数据进行预处理，包括野值剔除和缺失值补全； S3：将M维遥测数据生成NN＝M-T个重叠的数据序列，T为每个数据序列的长度，即每个数据序列包含T个时刻的遥测数据，形成N×T×M的训练数据{x1,x2…,vN}； S4：利用基于欧几里得距离的聚类方法，对数据进行聚类学习，输出K个类； S5：利用训练数据的训练误差，拟合一元高斯分布Nμ′,σ′，基于聚类预测和高斯分布判断任意序列遥测数据xt是否为异常； 步骤S4中所述基于欧几里得距离的聚类方法包括： 随机初始化K个类中心向量γ＝{γ1,γ2…,γk}； 对每个训练数据，i＝1,…,N，基于欧几里得距离计算其距离每个聚类中心的距离di＝||xi-γk||2，选择其距离最短的聚类中心ci作为其所属类ci＝mink||xi-γk||2； 重新计算每个类中心向量γ′，等于所有属于该类样本的均值 重复上述计算，直到类中心向量不再更新。

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