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。     

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。     

用于气动导数辨识的试飞数据处理方法研究

飞行试验的测量环境十分复杂,未经处理的试飞数据直接用于飞机的气动导数辨识会降低辨识精度,甚至导致辨识的迭代过程发散或收敛到错误值。提出一套从野值剔除、数据平滑、时延修正到相容性检验的试飞数据处理方法,并将其应用到真实试飞数据的气动导数辨识中,通过对比分析数据处理前后的辨识过程和辨识结果,验证了本文提出的数据处理方法在改善辨识过程收敛特性和提高辨识精度上的有效性。     

使用开关中值滤波方法剔除遥测数据野值

野值剔除是进一步分析遥测数据的前提,根据参数的变化规律,从数据中找出疑似野值,然后使用开关中值滤波方法（Switching Median Filter,SMF）处理疑似野值。从理论上阐述新方法的合理性与可行性。对开关中值滤波方法与现有几种常用方法进行较为详细的对比分析。理论分析与算例结果表明,该方法合理有效,并易于理解,计算简单。     

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。     

基于聚类模糊系统的动态数据野值剔除方法

针对影响遥测参数处理和分析的野值问题,提出了基于聚类法实时设计模糊系统实现动态数据野值辨识和剔除的新方法。该方法能够自适应跟踪不同变化特性的遥测参数,基于聚类法实现模糊系统的动态建模并获得预测值与观测值的残差序列,再按照狄克松准则实现野值的快速剔除。对实测数据的仿真实验表明：该方法能够显著降低动态建模的复杂度,快速跟踪信号变化,方法可行且有效。     

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.     

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)。     

线性随机系统Kalman滤波的野值修正

本文讨论原始输入采样数据含有野值时Kalman滤波的修正问题,提出了一组易于应用的处理对策与计算方法。