观测数据野值剔除的TBS-LS逼近方法

提出了以最小二乘逼近方法为基础的数据野值判别与剔除算法。利用TBS（三角B样条）曲线同时具有局部性和整体性的优越性构造最小二乘拟合算法,并结合偏度分析与残量分析误差方法,在给定范数意义下的评价系统中,可以得到TBS-LS（最小二乘三角B样条）拟合曲线,从而可以更好地识别并剔除野值。最后给出算法以及主要结果,通过实例说明方法的有效性。     

基于样条拟合和双向滤波的助推段弹道估计

三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题.通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少.因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道估计策略：首先将双星观测数据利用无迹变换转换为等效位置观测;然后利用三次B样条拟合弹道;最后基于一种自适应卡尔曼滤波器,采用双向滤波策略改善样条拟合的端点估计精度.仿真结果表明：组合方法使样条拟合的端点估计误差减少40％,同时使估计弹道更平滑.此结果满足实时性要求.     

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。     

B样条快速求值算法及其在曲线拟合中的应用

B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析,给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明,该方法具有并行计算结构和递推计算结构,利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方法比,它能够同步计算出k次B样条的所有k＋1个非零函数值,运算效率提高了2k＋1倍。在最小二乘法B样条曲线拟合算法中的应用验证了本文算法的有效性。     

基于B样条的机翼外形参数化方法研究

描述了基于B样条的机翼外形参数化方法在超临界翼型和机翼气动设计中的应用研究。在机翼外形参数化过程中,通过B样条曲线插值和拟合型值点生成机翼截面曲线和展向引导线,采用Coons Gordon方法通过自由放样和点阵插值获得B样条张量积曲面并进行叠加,进而获得插值于机翼表面曲线网的B样条曲面。还运用CFD工具对不同机翼放样面的气动性能进行了分析对比。通过研究,B样条控制点可作为设计变量传递给气动优化程序,采用B样条曲线或曲面表达式为各设计变量的线性组合,可以方便快捷获取几何梯度信息。     

雷测数据准实时处理的随机误差分离方法

为解决雷测数据中的随机误差分离问题,本文建立了雷测数据自由节点B样条非线性最小二乘表示的数学模型,介绍了确定样条节点数的方法,将弹道参数的求解问题分解为线性最小二乘的参数估计问题和非线性优化的求解问题,并通过求解最优节点和弹道参数实现了测量数据野值点的剔除、重构和随机误差分离。工程实践表明,该方法简化了数据处理过程,有效地提高了雷达准实时数据处理的精度。     

BP神经网络在雷达测轨数据异常值处理中的应用

在对雷达跟星校飞试验测量数据进行分析的基础上,利用BP神经网络方法建立了丢失帧数据和野值帧数据的估算模型。通过实例计算、分析、比较,证明BP神经网络方法估算精度要优于三次样条插值。     

空间监视中设备级数据-目标对应关系确定方法

基于各测量弧段的方位、俯仰，通过数学变换和多项式拟合，实现以拟合系数为特征量表征该弧段的观测。进而通过比较观测值与理论值的拟合系数，完成数据-目标对应关系的确定，达到简化设备级数据-目标对应关系快速确定的目的。     

给定任意拓扑控制多面体的分片光滑样条曲面拟合

张量积B样条曲面在CAD领域具有重要意义，但是普通张量积B样条曲面的控制顶点必须呈拓扑矩形阵列形式排列，不能满足任意拓扑控制网格的要求。本文基于双四次广义B样条基函数和G1连续条件，推导出线性混合矩阵。利用这些混合矩阵，非规则控制多面体中的控制顶点被转换成分片B样条曲面的控制顶点，相邻曲面片间满足G1连续条件。即利用混合矩阵，可以用与张量积B样条曲面相同的概念框架处理具有非四边界及多于或少于4个四边界面汇聚于一点的非规则控制多面体的曲面拟合。文中还包括应用实例以表明文中方法的正确性。     

单点金刚石车削非球曲面测量数据样条拟合算法研究

在分析离散数据插值与逼近方法的基础上,讨论了B-样条拟合算法;并针对超精密非球曲面的测量数据,分析了B-样条拟合算法的拟合误差与阶次的关系,同时与多项式最小二乘拟合做了比较.对比结果表明,B-样条拟合能达到更高的精度,并建议在非球曲面拟合中采用4阶次B-样条、51个控制节点,能达到较好的拟合效果.     

稳健滤波和平滑技术在跟踪数据中的应用

稳健(Robust)方法用于观测值的滤波和平滑,为处理其中的跳点或野值提供了一种新方法。通过在滤波器和固定滞后的平滑器推导中使用观测值的伪密度,回归的稳健M估算(Mestimates)可用来进行滤波和固定滞后平滑。这些稳健方法用于跟踪数据,可使有野值存在的观测值的估算性能得以改善。这一估算性能的改善,已经过蒙特卡罗方法用模拟跟踪数据做了估算。     

船载外测设备动态测量数据的误差分离

为了全面分析研究测量船外测数据误差特性,须对测量数据中的误差进行分离,为此需找到合适的误差分离方法。通过对航天测量船船载测量设备工程背景复杂、数据产生过程复杂、误差源多等特点进行深入的分析,为船载设备测量数据建立回归分析模型,采用三次等距B样条函数作为测量数据误差分离的工具,用等距的标准B样条拟合测量系统的真实信号、系统误差,进而分离出随机误差。对大量原始测量数据误差的统计特性进行检验分析,得出了船载设备外测数据不同于陆基测量的一些误差特性——非独立性、子段非正态性、需用高阶AR模型描述。研究结果表明:使用标准等距B样条函数作为误差分离工具对于船载测量设备外测数据是适合的,样条拟合后的残差结果符合高阶AR模型。     

三维密集散乱数据的B样条曲面重建研究

选取适当的初始基曲面,根据最小二乘原理,以点到初始基曲面的最小距离作为迭代依据,提出和实现了三维密集散乱数据的B样条曲面的拟合算法。     

引信多普勒频率的线性稳健拟合

由于体目标效应影响引信多普勒频率数据经常包含误差(尤其是野值),给飞行试验结果分析带来困难。针对该问题,提出一种用于去除误差的线性稳健拟合方法。首先,建立引信多普勒频率数学模型并对多普勒频率进行线性转换;然后,在分析线性稳健拟合的M估计法及其权重函数的基础上,给出多普勒频率线性稳健拟合的方法及步骤;最后,对拟合方法及其精度进行仿真验证。仿真结果表明:多普勒频率仅含随机误差时,经一次稳健拟合精度就很高。同时,包含多个野值时,经2次稳健拟合和1次野值修正也可达到较高精度。结论是经线性稳健拟合后的引信多普勒频率可用于飞行试验引战配合结果分析以及脱靶量估算。     

基于任意空间曲面三角函数拟合方法及其应用

本文详细讨论了一种基于三角函数的拟合方法，它具有B样条的主要优点，达到C3连续，而三次B样条只能达到C2连续。此外，它还解决了多项式不能描述椭圆等问题，因此这一方法适用于自由曲线曲面的设计。本文还结合实例说明了用此方法进行造型设计的技术应用。     

关于曲线检测的探讨

曲线测量一直是几何计量中的一个重点 ,本文阐述了已知曲线和未知曲线测量原理 ,利用 B样条拟合曲线 ,以及如何借助最小二乘对测量值 (二维 )进行最佳拟合和偏差处理     

拟合任意空间曲线曲面的三角函数法

在计算机辅助几何设计中，曲线曲面拟合一般多项式作为基函数。本文提出了一种基于三角函数的拟合方法，它具有B样条的主要优点，并达到C3级连续，因此，这一方面适用于自由曲线面的设计。本文还结合实例说明了用此方法进行造型设计技术。     

基于小波包变换和B样条拟合的特征参数提取

提出了综合应用卷积型小波包变换和B样条拟合的特征参数提取方法，卷积型小波包变换能取得比常规小波消噪更好的效果，对于消噪处理后的信号，用B样条进行逼近，得到其分段解析表达式，并计算一阶和二阶导数确定特征点，提取特征参数，有效抑制了噪声对特征点计算的影响，提高了特征参数提取的准确度。     

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。     

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。