基于深度自编码高斯混合模型的航天器有效载荷遥测数据融合方法

来源：计算机测量与控制杂志2026年第3期北京时间：

作者：孙瑜,任高明

摘要：航天器有效载荷遥测数据受太空环境影响而复杂多变,高纬度下包含的特征量众多,不能准确识别遥测数据中的有效特征,导致划分到不同类型中的数据集无法准确反映原始数据的特征和关系,影响融合质量。为此,提出基于深度自编码高斯混合模型的航天器有效载荷遥测数据融合方法。按照时间顺序对多站遥测数据进行全帧编号,并通过编号对齐实现数据采集时间统一；引入主成分分析特征选择算法,对有效载荷遥测数据中的关键特征进行有效筛选；构建深度自编码高斯混合模型,对航天器有效载荷遥测数据进行分类；基于支持因子的证据理论融合算法分析样本相关性,实现遥测数据的融合处理。实验结果表明:通过该方法完成航天器有效载荷遥测融合处理后,完整涵盖了不同测站获取的对地观测卫星遥测数据包含细节,融合数据与真实数据之间的相关系数超过了0.98,极大提高了数据处理质量。

关键词：航天器有效载荷;深度自编码高斯混合模型;遥测数据;特征降维;主成分分析;融合;

基金资助：国家级基金资助项目(JN-2021-N-28)；