A Comparison of Deep Learning Architectures for Spacecraft Anomaly Detection

太空航天任务的操作非常关键，要求具备完美的可靠性和安全性。确保太空航天器的最佳性能需要尽早发现和缓解异常情况，否则可能导致元件或任务失效。随着深度学习的出现，人们越来越关注利用这些复杂算法来检测太空操作中的异常情况。本研究旨在比较各种深度学习架构在探测太空航天器数据中的异常情况方面的有效性。正在研究的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）网络和基于Transformer的架构。每个模型都使用来自多个太空任务的全面数据集进行了训练和验证，涵盖了多种操作场景和异常类型。初步结果表明，虽然CNN在识别空间模式方面表现出色，可能对某些类别的太空航天器数据有效，但LSTM和RNN在捕捉时间序列太空航天器遥测中出现的时间异常方面表现出显著的熟练度。基于Transformer的架构由于能够关注局部和全局上下文，在异常情况微妙且持续时间较长的情况下表现出有希望的结果。此外，还评估了计算效率、部署便利性和实时处理能力等因素。虽然CNN和LSTM在准确性和计算需求之间表现出平衡，但基于Transformer的架构虽然非常准确，但需要大量的计算资源。总之，深度学习架构的选择对太空航天器异常检测的影响高度依赖于数据的性质、异常类型和操作限制。

比较不同深度学习架构在航天器数据异常检测中的有效性。

通过比较卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和基于Transformer的架构，发现不同架构在不同类型异常检测中的表现存在差异。

使用多个航天任务的数据集进行训练和验证，发现CNN在识别空间模式方面表现出色，而LSTM和RNN在捕捉时间序列中的异常方面表现出色。基于Transformer的架构在处理持续时间较长的、微妙的异常时表现出色，但需要更多的计算资源。文章还评估了计算效率、部署便利性和实时处理能力等因素。

最近的研究集中在使用深度学习算法进行异常检测，其中一些研究使用了类似的数据集和模型架构。例如，一篇题为“基于LSTM的航天器数据异常检测”的论文也使用了LSTM来检测时间序列中的异常。