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作者：张明江;刘鹏;王志会;张香燕;陈振巍;黄瑞;苏卫卫;
单位：北京空间飞行器总体设计部;天津神舟通用数据技术有限公司;
摘要：遥测数据是判断卫星在轨运行状态的关键特征，其异常检测成为保障卫星在轨安全可靠运行的重要手段。针对卫星遥测数据的时序性特点，设计一种应用有源自回归-支持向量回归(ARX-SVR)模型的在轨卫星异常检测方法。首先，处理在轨遥测数据中的离群点，选取相关遥测参数，降低波动性，消除趋势性和周期性；然后，采用相关系数和贝叶斯信息准则(BIC)确定自回归阶数，在利用ARX模型进行初步线性预测的基础上，通过SVR模型对非线性成分进行修正，当真实遥测数据与预测数据偏差大于一定阈值时即识别为异常。以5个公开的遥测数据集为例，验证了文章所提方法的有效性，可为最终实现卫星系统的智能运行维护提供参考。
关键词：在轨卫星;;遥测数据;;异常检测;;有源自回归;;支持向量回归
