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卫星健康状况监测是卫星安全保障的重要基础,而卫星遥测数据又是卫星健康状况分析的唯一数据来源。因此,卫星遥测缺失数据的准确预测是卫星健康分析的重要前瞻性手段。针对极轨卫星多组成系统、多仪器载荷以及多监测指标形成的高维数据特点,该文提出一种基于张量分解的卫星遥测缺失数据预测算法(TFP),以解决当前数据预测方法大多面向低维数据或只能针对特定维度的不足。所提算法将遥测数据中的系统、载荷、指标以及时间等多维因素作为统一的整体进行张量建模,以完整、准确地表达数据的高维特征;其次,通过张量分解计算数据模型的成分