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चूँकि उपग्रहों को एक बार लॉन्च करने के बाद उनकी मरम्मत नहीं की जा सकती है, इसलिए ऑपरेटरों को विसंगतियों का समय रहते पता लगाना चाहिए और विफलताओं के होने से पहले ही उन्हें रोकना चाहिए। इसलिए, सैटेलाइट टेलीमेट्री मॉनिटरिंग सिस्टम को ऑपरेटरों को विसंगतियों के प्रति सचेत करने और इन विसंगतियों से निपटने के लिए उन्हें उपयोगी जानकारी प्रदान करने की आवश्यकता होती है। हालाँकि, पारंपरिक ज्ञान-आधारित मॉनिटरिंग सिस्टम में व्यापक मॉडल बनाने में कठिनाई और विशेषज्ञों पर उच्च निर्भरता की चुनौतियाँ होती हैं। हाल के वर्षों में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास के साथ डेटा-संचालित दृष्टिकोणों का सक्रिय रूप से अध्ययन किया गया है। ये दृष्टिकोण ज्ञान-आधारित विधियों की चुनौतियों का समाधान करते हैं; हालाँकि, वे अक्सर ज्ञान-आधारित विधियों की तुलना में विसंगतियों की व्याख्या करने में कम सक्षम होते हैं। इस अध्ययन में, हम विसंगतियों की व्याख्या करने के लिए फीचर इंजीनियरिंग के साथ एक नई टेलीमेट्री मॉनिटरिंग प्रणाली का प्रस्ताव करते हैं। प्रस्तावित विधि मूविंग एवरेज, टेलीमेट्री अवधियों, वेवफॉर्म अंतरों और Mahalanobis distance पर आधारित विशेषताओं को डिज़ाइन करके विसंगति के प्रकारों और असामान्य टेलीमेट्री की पहचान को संभव बनाती है। हमने प्रस्तावित विशेषताओं को कृत्रिम और व्यावहारिक असामान्य डेटासेट पर लागू किया और उनकी उपयोगिता का मूल्यांकन किया। परिणामों से पता चला कि प्रस्तावित विधि ट्रेंड, आवधिक और वेवफॉर्म विसंगतियों की पहचान करने, उस टेलीमेट्री को निर्दिष्ट करने जिसमें विसंगति हुई थी, और ऑपरेटरों को जानकारी प्रदान करने में सक्षम है।
Katsube et al. (Wed,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।