Machine Learning Software for Automated Satellite Telemetry Monitoring

Massaccesi, Luciano (2020) Machine Learning Software for Automated Satellite Telemetry Monitoring. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [L-DM270]
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Abstract

During the lifetime of a satellite malfunctions may occur. Unexpected behaviour are monitored using sensors all over the satellite. The telemetry values are then sent to Earth and analysed seeking for anomalies. These anomalies could be detected by humans, but this is considerably expensive. To lower the costs, machine learning techniques can be applied. In this research many diferent machine learning techniques are tested and compared using satellite telemetry data provided by OHB System AG. The fact that the anomalies are collective, together with some data properties, is exploited to improve the performances of the machine learning algorithms. Since the data comes from a real spacecraft, it presents some defects. The data covers in fact a small time-lapse and does not present critical anomalies due to the spacecraft healthiness. Some steps are then taken to improve the evaluation of the algorithms.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Massaccesi, Luciano
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
machine learning,satellite,monitoring tool,anomaly detection,collective anomalies,gaussian mixture model,local outlier factor,angle based outlier detection,generative adversarial network,neural network,continued anomalies,precision,recall,pre-processing,post-processing
Data di discussione della Tesi
18 Marzo 2020
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