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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于异步自回归预测模型的卫星故障检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115358322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211013003.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于异步自回归预测模型的卫星故障检测方法及装置是由鲁继文;周杰;张博睿;汪诚琨;黄原辉;郑文钊设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异步自回归预测模型的卫星故障检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于异步自回归预测模型的卫星故障检测方法及装置，该方法包括：获取待检测卫星数据；将待检测卫星数据的第一预设时刻特征数据输入预训练的自回归预测模型，得到第二预设时刻特征数据的预测值，并计算第二预设时刻特征数据的预测值和真实值的重建误差；对重建误差和预设阈值进行比较，根据比较结果检测待检测卫星数据中的故障数据。本发明实现了快速、准确、鲁棒的自动化卫星异常检测。

本发明授权基于异步自回归预测模型的卫星故障检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异步自回归预测模型的卫星故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测卫星数据； 将所述待检测卫星数据的第一预设时刻特征数据输入预训练的自回归预测模型，得到第二预设时刻特征数据的预测值，并计算所述第二预设时刻特征数据的预测值和真实值的重建误差； 对所述重建误差和预设阈值进行比较，根据比较结果检测所述待检测卫星数据中的故障数据； 在所述将待检测卫星数据的第一预设时刻特征数据输入预训练的自回归预测模型之前，还包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括正常卫星数据样本和异常卫星数据样本； 利用非均匀时间编码对所述训练数据集进行数据转换，利用数据转换后的正常卫星数据样本对自回归预测模型进行训练，得到所述预训练的自回归预测模型；以及； 根据所述正常卫星数据样本的标签和所述异常卫星数据样本的标签计算所述训练数据集的重建误差，通过计算所述训练数据集的重建误差的最优贝叶斯分类面得到所述阈值； 所述获取训练数据集，包括： 获取初始卫星数据样本在第三预设时刻的多帧数据； 对所述多帧数据进行特征提取得到所述第三预设时刻的特征数据； 利用中值滤波的方式对所述第三预设时刻的特征数据进行预处理得到所述训练数据集。

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