【摘 要】
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随着航天技术的发展，航天器上配置了越来越多的载荷，空间应用任务越来越复杂，载荷系统不同模块之间的潜在影响关系也越来越难以明确。为了能够确定同一载荷内部或者不同载荷的电
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随着航天技术的发展，航天器上配置了越来越多的载荷，空间应用任务越来越复杂，载荷系统不同模块之间的潜在影响关系也越来越难以明确。为了能够确定同一载荷内部或者不同载荷的电气、温度等要素之间的影响关系，对载荷遥测数据进行分析是十分必要的。相关性分析是最基础也是应用最广泛的数据分析方法。基于互信息的最大信息系数(MIC)是近几年兴起的较为有效的相关性评价方法，MIC具有公平性、普适性、对称性。通过MIC，可以有效的捕获线性和非线性的相关关系。 本论文充分调研了国内外相关性评价方法的研究现状，并对相应的关键技术进行了深入研究，论文主要工作如下: 首先对MIC算法原理进行了详细的阐述，比较分析了选用MIC的原因;其次通过多线程和相邻去重处理方法对MIC算法实现进行了改进，提高了计算效率，此外为了捕获含有时延的相关关系并给出它们的时延估计，提出了基于MIC的平移搜索法;然后针对航天器遥测数据的特点和应用需求，深入分析了航天遥测数据的特点及处理难点，研究了数据分类与集成、数据绘图、数据提取等数据预处理方法，设计了基于MIC的遥测数据相关性分析系统。 论文最后将分析系统应用到航天器实际遥测数据上，并利用MDS将遥测变量映射到二维空间中。结果表明，采用此系统不仅可以有效的检测出遥测数据之间的相关关系，还能够发现它们之间的关联结构。
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