EmmaThomasEKT/telemetry-sentinel

# 遥测 Sentinel 实时航天器遥测监控系统，具备机器学习异常检测功能和任务控制仪表板。 ## 概述 Telemetry Sentinel 模拟航天器遥测数据，通过消息队列进行传输，使用机器学习检测异常，并在实时任务控制仪表板中显示结果。该系统灵感来源于 Gilmour Space Technologies、Saber Astronautics 和 Fleet Space Technologies 等公司使用的任务控制软件。 ## 架构 模拟器（Python）→ 消息队列（Redis/RabbitMQ）→ AI 服务（Python） ↓ React 仪表板 ← WebSocket ← Spring Boot 后端 ← PostgreSQL ## 技术栈 - **前端：** React + WebSockets（实时图表和告警面板） - **后端：** Java Spring Boot（REST API + WebSocket 服务器） - **AI 服务：** Python + scikit-learn（Isolation Forest 异常检测） - **数据库：** PostgreSQL - **消息队列：** Redis Streams 或 RabbitMQ ## 项目结构 telemetry-sentinel/ ├── backend/ # Spring Boot REST API ├── ai-service/ # Python 异常检测 ├── frontend/ # React 仪表板 └── docker-compose.yml ## 快速开始 ### 前置条件 - Docker Desktop - Java 21+ - Python 3.10+ - Node.js 18+ ### 1. 启动数据库 ``` docker run --name telemetry-db \ -e POSTGRES_USER=telemetry \ -e POSTGRES_PASSWORD=telemetry123 \ -e POSTGRES_DB=telemetry_sentinel \ -p 5432:5432 -d postgres:15 ``` ### 2. 启动后端 ``` cd backend ./mvnw spring-boot:run ``` ### 3. 启动 AI 服务 ``` cd ai-service pip install -r requirements.txt python main.py ``` ### 4. 启动前端 ``` cd frontend npm install npm start ``` ## API 端点 | 方法 | 端点 | 描述 | |--------|----------|-------------| | GET | `/telemetry/latest` | 每颗卫星的最新读数 | | GET | `/telemetry/history` | 分页历史遥测数据 | | GET | `/alerts` | 异常告警列表 | ## 异常检测 AI 服务使用 scikit-learn 中的 **Isolation Forest** 来检测遥测流中的异常，无需硬编码阈值。它学习每个指标（温度、电池电量、速度、高度）的正常分布，并标记显著偏离基线的读数。 检测到的异常类型： - 突然跳变（例如温度突升） - 渐进漂移（例如电池缓慢劣化） - 多指标相关异常 ## 模拟卫星 - SAT-1、SAT-2、SAT-3 - 每颗卫星每 500ms–1s 发射一次遥测数据 - 为演示目的随机注入异常

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