Detección de anomalías en segmento terreno satelital aplicando modelo de mezcla gaussiana y rolling means al subsistema de potencia

Autores
Soligo, Pablo; Merkel, Germán; Icraclic, Jorge
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo exploramos la posibilidad de encontrar anomalías automáticamente en telemetría satelital real. Comparamos dos técnicas de aprendizaje automático diferentes como alternativa al control de límites clásico. Intentamos evitar, en la medida de lo posible, la intervención de un experto, detectando anomalías que no se pueden encontrar con los métodos clásicos o que se desconocen de antemano. La mezcla gaussiana y Rolling Means se aplican en la telemetría del subsistema de potencia de un satélite órbita baja. Algunos valores de telemetría se modificaron artificialmente para generar un apagado en un panel solar para intentar lograr una detección temprana por contexto o por comparación. Finalmente, se presentan los resultados y la conclusión.
Workshop: WISS - Innovación en Sistemas de Software
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Satellites
Ground Segment
Platform
Telemetry
Machine learning
Data mining
Anomaly detection
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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