[发明专利]一种基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法及系统有效
申请号: | 202011394595.5 | 申请日: | 2020-12-03 |
公开(公告)号: | CN112487362B | 公开(公告)日: | 2022-12-23 |
发明(设计)人: | 刘赞;党建成;张国勇;董房;张发家;蔡先军;庄建昆;杨同智 | 申请(专利权)人: | 上海卫星工程研究所 |
主分类号: | G06F17/18 | 分类号: | G06F17/18;G06K9/62 |
代理公司: | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人: | 李佳俊;郭国中 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 means 算法 卫星 阶跃 稳定性 监测 方法 系统 | ||
1.一种基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法,其特征在于,包括:
步骤1:以自然天为单位将卫星阶跃变化型遥测信号进行切割分段处理,得到遥测数据集;
步骤2:根据遥测数据集,识别信号阶跃尺度,建立标准信号空间;
步骤3:度量待监测数据与标准信号空间的匹配程度;
步骤4:根据匹配程度进行稳定性判定;
所述步骤2包括:
步骤2.1:输入以自然天为单位的遥测数据集;
步骤2.2:在遥测数据集中选择符合预设条件的质心;
步骤2.3:根据质心建立标准信号空间;
所述步骤2.2包括:
从遥测数据集中随机选取一个样本作为初始聚类中心,计算每个样本与初始聚类中心之间的最短距离,并计算每个样本被选为质心的概率;
以轮盘方式选择出K个质心,其中K根据遥测数据的实际阶跃情况进行设置,将这K个质心作为初始化质心运行K均值聚类算法;
所述步骤2.3包括:
步骤2.3.1:计算遥测数据集中的每个特征向量到K个质心的欧式距离,并将其分到距离最小的质心所对应的信号空间中;
步骤2.3.2:重新计算每个信号空间的质心;
步骤2.3.3:重复执行步骤2.3.1~步骤2.3.2,直到质心不再发生变化,输出K个质心及其对应的信号空间。
2.根据权利要求1所述的基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法,其特征在于,所述步骤3包括:根据统计法统计待监测数据中落在信号空间内样本点的比率,以此度量待监测数据与标准信号空间的匹配程度。
3.根据权利要求1所述的基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的方法,其特征在于,若待监测数据中落在信号空间内样本点的比率大于等于预设值时,则判定该遥测数据段稳定,否则判定为异常数据段。
4.一种基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的系统,其特征在于,包括:
模块M1:以自然天为单位将卫星阶跃变化型遥测信号进行切割分段处理,得到遥测数据集;
模块M2:根据遥测数据集,识别信号阶跃尺度,建立标准信号空间;
模块M3:度量待监测数据与标准信号空间的匹配程度;
模块M4:根据匹配程度进行稳定性判定;
所述模块M2包括:
模块M2.1:输入以自然天为单位的遥测数据集;
模块M2.2:在遥测数据集中选择符合预设条件的质心;
模块M2.3:根据质心建立标准信号空间;
所述模块M2.2包括:
从遥测数据集中随机选取一个样本作为初始聚类中心,计算每个样本与初始聚类中心之间的最短距离,并计算每个样本被选为质心的概率;
以轮盘方式选择出K个质心,其中K根据遥测数据的实际阶跃情况进行设置,将这K个质心作为初始化质心运行K均值聚类算法;
所述模块M2.3包括:
模块M2.3.1:计算遥测数据集中的每个特征向量到K个质心的欧式距离,并将其分到距离最小的质心所对应的信号空间中;
模块M2.3.2:重新计算每个信号空间的质心;
模块M2.3.3:重复执行模块M2.3.1~模块M2.3.2,直到质心不再发生变化,输出K个质心及其对应的信号空间。
5.根据权利要求4所述的基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的系统,其特征在于,所述模块M3包括:根据统计法统计待监测数据中落在信号空间内样本点的比率,以此度量待监测数据与标准信号空间的匹配程度。
6.根据权利要求4所述的基于K-Means++算法的卫星阶跃遥参稳定性监测的系统,其特征在于,若待监测数据中落在信号空间内样本点的比率大于等于预设值时,则判定该遥测数据段稳定,否则判定为异常数据段。
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