地磁测量数据野值的辨识与剔除

针对地磁测量野值的辨识与剔除方法进行了深入研究。分析了野值辨识与剔除的基本原理,基于孤立型野值和斑点型野值模型分析比较了不同的野值剔除方法。利用地磁场实测信息,优化了野值剔除方法的参数,并从不同角度验证了方法的野值修复效果。仿真结果表明,在观测信息为总强度地磁信息条件下,优化的最小二乘B样条逼近法能够有效地辨识野值,具有较好的野值修复效果。     

一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法

野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比（SNR）发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差（NR）的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警（CFAR）野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于新息正交性的Kalman滤波抗野值法在POS中的应用

 针对位置姿态系统（POS）应用中全球定位系统（GPS）野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波（KF）抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。     

外弹道测量数据野值的递推辨识

动态测量数据中野值是导致滤波发散的主要原因之一。在目前的靶场外测数据处理中,尚无特别行之有效的野值辨识和剔除手段。本文以“新息”为基础,提出了基于卡尔漫滤波方法的野值辨识和剔除方法,有效地解决了滤波发散问题。而且可同时进行野值的剔除与状态估计,极大地提高了计算速度和数据处理的精度。经仿真计算证明,该方法是实用有效的。     

蜂窝夹层板撞击实验数据中的野值判别

基于超高速撞击物理实验数据对蜂窝夹层板撞击极限方程进行修正是获得高可信度新方程的一种常用方法,为了提高物理实验数据的可靠性,以国外131个碳纤维复合材料(CFRP)面板的蜂窝夹层板实验数据为对象,进行野值判别方法研究,发现该批数据中存在1个野值。将该野值剔除并基于剩余的130个数据重新进行方程修正后,新方程的总体预测率和安全预测率分别达到82.3%和93.1%,其绝对误差平方和、相对误差平方和分别为0.010、0.506,相对于剔除野值前的修正方程有所改善,表明实验数据野值判别方法可行、有效。为考核方法的适用性,对铝合金面板的蜂窝夹层板的实验数据也进行野值判别分析,结果显示该方法可合理识别野值。     

一种新的雷达数据剔野方法

基于雷达测量数据是一种特殊的时间序列这一特性,提出了一种针对雷达数据的序列剔野方法。先求得序列的边缘点,计算边缘权重因子,再在特征空间中计算异常因子来识别野值。从子列的角度检测雷达测量数据的野值,弥补了单点检测的局限性。采用某型雷达在某次任务中斜距R的一段测量数据进行实验,并将野值识别情况与用传统方法所得结果进行比较,结果表明,这种针对雷达测量数据的序列剔野方法较传统方法更能有效地剔除雷达数据中的野值。     

航天靶场外测数据野值点的准实时诊断方法研究

野值点的检测与诊断在航天测控工程中有重要意义。本文根据测量数据序列容错滤波技术,建立了三组不但能用于事后高精度处理也可实时在线处理的野值点检测方法。仿真计算结果证实,这些方法不但能以100％准确率检出采样序列中孤立型的野值点,还可快速有效地检出存在于序列中的各野值斑点,准确率达到98％以上(与斑点长度和滑动窗长度有关)。     

外弹道测量数据野值的递推辨别

动态测量数据中野值是导致滤波发散的主要原因之一。在目前的靶场外测数据处理中，尚无特别行之有效的野值辨识和剔除手段。本文以“新息”为基础，提出了基于卡尔漫滤波方法的野值辨识和剔除方法，有效地解决了滤波发散问题。而且可同时进行野值的剔除与状态估计，极大地提高了计算速度和数据处理的精度。经仿真计算证明，该方法是实用有效的。     

基于残差特性分析的野值检测与剔除方法

在导航和控制工程实际应用中,野值的在线处理一直是难点之一.现有的利用残差的野值判别方法往往建立在最优滤波的前提上,在处理速度、效果和实用性上有所局限,难以适用于这一范围.在分析残差信号特征的基础上,利用残差变化率的变化规律,使用莱特准则对野值进行判断.仿真计算和实际工程应用表明,该方法算法简单、效果明显,能够满足工程实际应用的要求,很大程度上消除了野值对滤波精度的影响.     

脉冲雷达高仰角测量数据分析及处理对策

本文针对靶场主动段外弹道测量数据处理的弹道参数出现的异常趋势，分析了脉冲雷达高仰角跟踪目标过捷径点前后的测量数据分布规律，提出了用包络线对测角动态滞后量进行修正的方法，并经实战任务数据检验该方法是实用、有效的。     

ADS-B用于高精度雷达标定的方法

为了更好地解决高精度雷达标定的问题,提出了基于广播式自动相关监视系统(ADS-B)固定误差及目标回波中心动态修正的雷达标定新方法。首先分析了ADS-B位置数据误差的来源、类型及在雷达坐标系下的特征,同时对民航目标回波中心的变化作了分析建模,在此基础上进一步通过对雷达数据与ADS-B数据之差作动态联合修正,最终估算出雷达系统误差,提高了雷达系统误差标定的精度和稳定性。并利用多批次的实测数据对该标定新方法与其他方法进行了对比验证,结果表明,该方法有效提高了标定的精度和稳定性,并已成功应用于雷达标定设备中。     

Estimation of ballistic coefficients of space debris using the ratios between different objects

This paper proposes a new method to estimate the ballistic coefficient (BC) of low earth orbit space debris.The data sources are the historical two-line elements (TLEs).Since the secular variation of semi-major axes is mainly caused by the drag perturbation for space objects with perigee altitude below 600 km,the ballistic coefficients are estimated based on variation of the mean semi-major axes derived from the TLEs.However,the approximate parameters used in the calcu lation have error,especially when the upper atmosphere densities are difficult to obtain and always estimated by empirical model.The proportional errors of the approximate parameters are cancelled out in the form of ratios,greatly mitigating the effects of model error.This method has been also been validated for space objects with perigee altitude higher than 600 km.The relative errors of esti mated BC values from the new method are significantly smaller than those from the direct estimation methods used in numerical experiments.The estimated BC values are used for the prediction of the semi-major axes,and good performance is obtained.This process is also a feasible method for prediction over a long period of time without an orbital propagator model.     

差值法与比值法的误差修正效果比较研究及应用

差值法与比值法对不同测量系统的误差修正效果不一样。本文将两种方法的比较用一个比值来描述,并用推得的公式进行量化表示。在进一步的应用研究中,理论分析与实验数据相互印证,同时得到许多有益的结论,有助于全面掌握测量系统的误差来源,从而灵活选择各种修正方法以获得更加准确的测量结果。     

一种有效的粗大误差判别方法

提出了一种以灰色系统理论为基础的粗大误差判别方法，该方法对测量数据少或者难于寻求统计规律的测量过程尤为有效，与算术平均滤波法一起使用可以提高数据处理的效率。理论分析和测试结果表明，采用上述的数据处理方法可以有效地提高测量系统的测量精度和测量效率。     

Method for utilizing PIV to investigate high curvature and acceleration boundary layer flows around the compressor blade leading edge

Particle Image Velocimetry (PIV) is a well-developed and contactless technique in experimental fluid mechanics, but the strong velocity gradient and streamline curvature near the wall substantially limits its accuracy improvement. This paper presents a data processing procedure combining conventional PIV and newly developed Mirror Interchange (MI) based Interface-PIV for the measurement of the boundary layer parameter development in the blade leading edge region. The synthetic particle images are used to analyze the measurement errors in the entire procedure. Overall, three types of errors, namely the errors caused by the Window Deformation Iterative Multigrid (WIDIM) algorithm, the discrete data interpolation and integration, and the wall offset uncertainty, comprise the main measurement error. Specifically, the errors due to the discrete data interpolation and integration and the WIDIM algorithm comprise the mean bias, which can be corrected through the error analysis method proposed in the present work. Meanwhile, the errors due to the WIDIM algorithm and the wall offset uncertainty contribute to the measurement uncertainty. Computational fluid dynamics-based synthetic particle flows were generated to verify the newly developed PIV data processing procedure and the corresponding error analysis method. Results showed that the data processing method could improve the accuracy of PIV measurements for boundary layer flows with high curvature and acceleration and even with significant flow separation bubbles. Finally, the data processing method is also applied in a PIV experiment to investigate the boundary layer flows around a compressor blade leading edge, and several credible boundary flow parameters were obtained.     

雷达测量时标误差修正模型研究

研究了任务中出现的雷达测量时标误差现象，用数据比对及差分法对该问题进行分析，采用面积及残差方差最优的方法确定时标误差的采样点数，利用提出的方法分析并解决了跟踪雷达测量数据可能出现的时标误差问题，验证了方法的正确性和有效性。     

基于SVM的航空发动机油样光谱诊断界限值制定

运用支持向量机(SVM)估计航空发动机油样光谱数据的概率密度函数,根据光谱数据的概率分布求出航空发动机光谱诊断各金属元素的质量分数、质量分数梯度及质量分数比例的正常、警告、以及异常界限值.利用实际的航空发动机光谱数据进行了研究,并与传统的基于正态分布假设下所确定的界限值进行了比较分析.结果表明,实际的航空发动机光谱数据...     

评估导弹命中精度的一种工程实用方法

提供了一种工程适用的用贝叶斯方法评估导弹命中精度完整的数学模型。利用导弹飞行试验前制导器件误差标定的信息和飞行试验误差分离的信息，综合确定导弹落点偏差验前信息。最后给出了对某型导弹评估的算例，结果表明：本文方法既保证了验前信息的准确性和可靠性，又保证了用贝叶斯方法评估导弹命中精度的精确性和可靠性。     

Combination of classifiers with incomplete frames of discernment

The methods for combining multiple classifiers based on belief functions require to work with a common and complete(closed) Frame of Discernment(Fo D) on which the belief functions are defined before making their combination. This theoretical requirement is however difficult to satisfy in practice because some abnormal(or unknown) objects that do not belong to any predefined class of the Fo D can appear in real classification applications. The classifiers learnt using different attributes inform...