基于线性样条和CNN-LSTM的北斗卫星缺失数据处理方法

针对北斗某星辐射剂量探测数据缺失问题,提出了一种基于线性样条和CNN-LSTM神经网络模型的处理方法.在对数据特性分析的基础上,将原始数据分解为线性趋势项和季节波动项.对于线性趋势项,采用基于线性样条的缺失值处理方法;对于季节波动项,根据其时空变化特性,设计CNN和LSTM组合神经网络结构,完成季节波动项的缺失值处理....     

北斗MEO卫星辐射剂量探测数据缺失值处理方法

针对北斗MEO卫星辐射剂量探测数据出现连续性缺失的问题，开展缺失值处理方法研究.提出一种叠加正弦波的线性样条回归方法，即引入样条函数，对各数据连续缺失的时间段进行分段处理，每段样条采用叠加正弦波的线性方程填充缺失值.结果表明:利用该方法处理缺失值，每段样条中填充曲线与探测曲线在增长趋势、周期性波动等方面具有较高的一致性；相比前向插值法和线性插值法，其填充值与真实值误差更小，关联性更高.该方法较好地解决了数据连续缺失的问题，形成了完整性好、准确性高的北斗MEO卫星辐射剂量数据集，为后续数据的发布、建模和可视化展示等奠定了基础.      

美太空领域国际合作情况分析及启示建议

<正>近年来，美国太空领域国际合作日益频繁，与世界各国双边、多边合作不断加深，构建了庞大的太空力量联盟，对全球航天形势形成了深刻的影响。本文梳理了美国近年来太空领域国际合作基本情况，总结了美国太空国际合作的特点规律，分析了美国开展太空国际合作的目的，提出了对我国航天发展的启示和建议。