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    Titel :

    EVALUATING ANOMALY DETECTION IN SATELLITE TELEMETRY DATA


    Beteiligte:

    Kongress:

    IAF Space Operations Symposium ; 2021 ; Dubai, Stadt



    Erscheinungsdatum :

    2022



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    BKL:    55.64 Raumfahrzeugführung



    Supporting Anomaly Detection from Satellite Telemetry Data by Regression Trees

    Nakatsugawa, M. / Yairi, T. / Isihama, N. et al. | British Library Conference Proceedings | 2004


    An Explainable Machine Learning Approach for Anomaly Detection in Satellite Telemetry Data

    Kricheff, Seth / Maxwell, Emily / Plaks, Connor et al. | IEEE | 2024


    European Space Agency Benchmark for Anomaly Detection in Satellite Telemetry

    Kotowski, Krzysztof / Haskamp, Christoph / Andrzejewski, Jacek et al. | ArXiv | 2024

    Freier Zugriff

    Satellite Telemetry Anomaly Detection Based on Gradient Boosting Regression with Feature Selection

    Li, Zhidong / Sun, Bo / Jin, Weihua et al. | Springer Verlag | 2021


    A Deep Learning Anomaly Detection Framework for Satellite Telemetry with Fake Anomalies

    Yakun Wang / Jianglei Gong / Jie Zhang et al. | DOAJ | 2022

    Freier Zugriff