Mar, 2024
智能卫星物联网系统的异常检测任务
A task of anomaly detection for a smart satellite Internet of things system
Zilong Shao
TL;DR基于生成对抗网络和自注意力机制的无监督深度学习异常检测系统，在考虑了本地子序列中包含的不同特征信息的基础上，自动学习环境传感器变量之间的复杂线性和非线性依赖关系，利用重构误差和判别误差的异常得分计算方法，可以高实时性地监测实际传感器数据的异常点，适用于智能卫星物联网系统。大多数情况下，异常检测优于基准方法，具有很好的可解释性，可用于监测环境传感器，预防工业事故和网络攻击。