基于多源信息融合的温度场重建方法

本发明公开了一种基于多源信息融合的温度场重建方法，包括：获取待重建温度场的飞行器上部署的多个温度传感器测量得到的多点位温度数据；将获取的多点位温度数据输入预先构建并训练的深度神经网络模型，得到深度神经网络模型输出的全局温度场，深度神经网络模型采用预先获取的训练数据集进行训练，训练数据集包括多个训练数据，训练数据包括：同一工况下的由飞行器上部署的多个温度传感器测量得到的多点位温度数据、通过红外相机拍摄的飞行器红外图像得到的红外相机温度场、以及通过地面实验平台得到的飞行器对应的地面实验温度场。本发明能够降低预测温度场与真实温度场之间的误差，提高飞行器温度场重建结果的准确性和可信度。