克服复共线性影响的方法探讨

数据建模是参数估计与精度估计的主要手段，也是实际工程中进行系统故障诊断与修复的主要途径。然而，由于变量之间的复共线性性，严重影响了目前广泛应用于工程实际中的最小二乘方法、主成分估计等方法的收敛性与估计精度，也成为制约各种估计方法实用效果的主要原因。本文详细分析了复共线性影响参数估计的机理，全面讨论了克服复共线性影响的几种常用方法的思想及优劣，并给出了工程实际中在参数估计方面应注意的问题。     

样条函数最小二乘拟合的递推计算

在目前靶场数据处理中，参数估计与补点计算等常用多项式拟合，往往带来较大的截断误差。文章从外弹道数据特点出发，用样条函数拟合全弹道，并将样条函数和递推思想相结合，推导出了递推样条最小二乘拟合方法。仿真结果证明，该方法既提高了拟合精度与计算速度，又节约了计算机内存，是具有实用价值的方法。     

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。     

航天器碰撞分析方法研究

作为航天器碰撞与规避控制方法研究课题的一部分,为此分别建立了航天器及其它空间目标的轨道确定方法;并在此基础上,提出了可能与航天器碰撞的其它空间编目目标的初选准则和碰撞预报算法。实测数据计算表明,该方法对于航天器轨道设计以及飞行安全性分析等均是实用可行的。