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异常值剔除法在RCS测量数据处理中的应用 被引量:4

Application of the Method of Outliers Removing in RCS Measurement Data Processing
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摘要 对目标的雷达截面(RCS)测量得到大量原始数据,为了对目标的散射特性作进一步分析,必须对这些原始数据进行简化和处理,得到能概括目标散射特征的数据。本文应用格拉布斯检验方法和卡尔曼滤波方法分别对静态和动态测试数据的异常值进行预先判别、剔除处理,然后再对原始数据进行平滑处理和统计分析,提高了处理结果的置信度,更准确地表征目标的RCS特性。 There are a large amount of original data after RCS measuring. In order to analyze the scattering trait of the target,we should simplify and process these data to obtain the data which generalize the scattering trait of the target. This paper applies the methods of Grubbs test and Kalman filter to pre--process the original data to remove the outliers,and then make smoothing process and statistical analysis. In this way, the confidence of the result is promoted and the RCS trait of the target is represented more accurately.
作者 程度
机构地区 解放军
出处 《现代电子技术》 2007年第19期82-84,共3页 Modern Electronics Technique
关键词 雷达截面 数据平滑处理 概率密度函数 累积分布函数 RCS data smoothing processing PDF CDF
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[美]Knott E F,Tuely M T,Shaeffer J F.雷达散射截面[M].阮颖铮,陈海,译.北京:电子工业出版社,1988.
  • 2阮颖铮.雷达截面与隐身技术[M].北京:国防工业出版社,1998..
  • 3费业泰.误差理论与数据处理[M].北京:机械工业出版社.2005.1—20.

共引文献252

同被引文献55

引证文献4

二级引证文献9

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