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J-GLOBAL ID：202202249641931514   整理番号：22A0707500

宇宙船遠隔測定異常検出のためのマルチヘッド自己注意とLSTM【JST・京大機械翻訳】

Multihead Self-attention and LSTM for Spacecraft Telemetry Anomaly Detection

著者 (10件)： Gundawar Sharvari (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India) ,  Kumar Nitish (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India) ,  Yash Prajjwal (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India) ,  Singh Amit Kumar (ISRO Telemetry, Tracking and Command Network, Bengaluru, India) ,  Deepan M. (ISRO Telemetry, Tracking and Command Network, Bengaluru, India) ,  Subramani R. (Master Control Facility, Hassan, India) ,  Uma B. R. (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India) ,  Krishnapriya G. (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India) ,  Shivaprakash B. (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India) ,  Venkataramana D. (U R Rao Satellite Centre, Bengaluru, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1528  ページ： 463-479  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 宇宙船操作では,様々なサブシステムの健康パラメータの一定のモニタリングに,かなりの量の資源が投資されている。遠隔測定データにおける正常からの任意の偏差は重大な懸念の原因であり,即時の注意と適切な行動を必要とする。本論文では,マルチヘッド自己注意(MHSA)と長短温度メモリ(LSTM)ブロックを,異なるサブシステムのための遠隔測定のNominal行動モデリング手法を用いて宇宙探査機異常の検出に適用した。アルゴリズムの性能を比較した。異常として特定の点を分類するために必要な閾値を,非パラメータ動的閾値(NPDT)法を用いて達成した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶装置 ,  *検出 ,  遠隔測定 ,  *宇宙飛行体 ,  宇宙探査機 ,  監視 ,  異常 ,  操作 ,  監視装置
準シソーラス用語： サブシステム ,  異常検出 ,  動的閾値 ,  長短期記憶 ,  マルチヘッド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチヘッド自己注意 ,  LSTM ,  宇宙船健康モニタ ,  NPDT ,  公称行動モデリング

分類 (2件)： 飛しょう体ぎ装  (QK04030D) ,  宇宙飛行体  (QK08000Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 宇宙船 ,  遠隔測定 ,  異常検出 ,  マルチヘッド ,  自己 ,  注意 ,  LSTM