A correlation-aware and deployable architecture for reliable unsupervised satellite anomaly detection
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Satellite anomaly detection plays a critical role in ensuring the reliability and safety of space missions. Nevertheless, most existing methods rely extensively on labelled data and face difficulties in effectively modelling the complex dependencies among multivariate telemetry signals, thereby limiting their applicability in practical satellite operations. This study proposes Co-GAN, a correlation-aware generative adversarial network developed for unsupervised satellite anomaly detection. The method captures both temporal patterns and inter-variable correlations within high-dimensional telemetry data by combining generative modelling with dynamic correlation analysis. In contrast to conventional threshold-based or supervised approaches, Co-GAN operates in unlabeled environments and adapts automatically to variations in operational conditions. Experimental results using real-world satellite telemetry data indicate that the proposed approach substantially improves anomaly detection precision while reducing false alarm rates, thereby demonstrating its effectiveness and practical significance in aerospace applications.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A correlation-aware and deployable architecture for reliable unsupervised satellite anomaly detection
- Date Crossref
- 01/12/2025
- Éditeur
- Institution of Engineering and Technology (IET)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Peking University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University of Defense Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Defense Innovation Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Intelligent Game and Decision Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Advanced Manufacturing and Robotics State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Aerospace Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Peking University, National University of Defense Technology et Defense Innovation Institute, avec 3 autres affiliations.
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