[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

专利信息
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
【权利要求书】:

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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