一种用于GPS数据处理中剔除野值的算法

本文利用采样数据的变化率作为判断野值的依据，将正常数据的变化率都包含在一个随变化率而变化带宽的剔值带内，并可根据采样数据实时地调整该剔值带的宽度，用该算法可以对某些定位系统中ＧＰＳ的信息数据进行处理，仿真结果表明它能很好地剔除ＧＰＳ信息中的野值，以保证系统的定位精度。

基于53H法的遥测数据野值剔除

遥测数据在从星上分发到各遥测站的过程中,受天气影响、磁场干扰等多种偶然因素作用,观测数据会严重偏离目标真值,这部分数据可称为野值。遥测数据的准确性十分重要,若遥测数据中存在野值,会直接影响后续的故障检测和预测,造成异常误判,甚至会产生虚警情况,对后续工作人员确认卫星状态、处理卫星异常造成困扰。本文在传统的53H法的基础上,添加一种三点等权重的首尾平滑的算法,避免传统53H法造成的4个数据点的缺失;增加对斑点型野值的判断方式,改进53H法对斑点型野值剔除能力弱的缺点;增加对野值数据相邻正常数据的二次判断,避免受野值影响而将正常数据误剔除的情况,保证数据的完整性。本文使用某导航卫星遥测数据进行试验,在相同实验条件下,使用相同仿真数据,与奈尔准则、最小二乘法进行对比实验分析。实验结果表明本文算法可以准确剔除野值数据,保留因卫星故障、异常出现的异常数据。本文提出的算法实现简单,剔除速度较快,可以很好地应用到基于遥测数据的卫星故障检测的数据预处理中。

FX型相关处理方案及野值剔除算法

分析了甚长基线干涉测量等干涉测量技术中FX型相关处理方案存在的问题,提出了一种新的FX相关处理方案。该方案经过两次整数比特时延补偿将两站接收信号相对时延缩小到1bit内,从而避免了相位卷绕现象的出现,同时省去了原方案中的小数比特时延补偿,接着对新方案的计算量和相关长度做了深入的分析;改进了一种野值剔除算法,使剔除过程不受相位随频率变化趋势的影响。蒙特卡洛仿真和"嫦娥二号"实测数据处理结果验证了改进的准确性和有效性。

目标跟踪系统中野值的判别与剔除方法

目标跟踪系统观测的目标坐标值,不仅包含随机误差,有时由于干扰等原因,使得测量值含有远大于随机误差的粗大误差,通常称为野值。带有野值的测量值将导致滤波系统产生记忆效应和误差,甚至导致滤波过程发散。因此,对测量过程产生的野值应予剔除。结合对Kalman滤波原理的分析,说明了基于Kalman滤波的野值判别与剔除方法,并提出了野值判别门限值的计算方法。

基于模板卷积的平滑滤波在野值剔除中的应用

借鉴数字图像处理中基于模板卷积线性滤波方法的思想,提出了一种基于模板卷积滤波的野值剔除方法,从理论上分析了该方法的高精度性和高实时性。与其它方法进行了仿真比较,仿真结果表明,通过正确设置模板的长度和参数的大小能有效剔除测量数据中的野值点。

几种野值剔除准则在目标预测中的应用研究

观测数据中的野值会影响目标预测的精度。分析比较了几种常用的野值剔除准则,包括最常用的3σ准则、奈尔准则、格拉布斯准则和狄克逊准则,将其应用到目标预测的数据预处理中,并比较了各种方法的野值剔除能力和对目标预测精度的影响。仿真结果表明:野值剔除准则的引入可有效减少数据中野值的数量,提高目标预测的精度。其中,格拉布斯准则的实用效果尤为明显,且误剔除率也得到了较好的控制。

基于辨识ARMA模型的野值剔除方法与卡尔曼滤波修正算法

本文基于ＡＲＭＡ模型，提出了一种新的野值剔除方法。文中首先建立了新息过程的ＡＲＭＡ模型，再应用递推增广最小二乘方法，在线辨识ＡＲＭＡ模型的多数，并通过模型参数变化的检验函数，来判定是否出现了野值。文中同时提出了野值剔除后卡尔曼滤波的修正算法。作为应用，我们对雷达半主动导引头寻的制导系统的野值情况进行了仿真。仿真结果表明，这种基于辨识ＡＲＭＡ模型的野值剔除方法与野值剔除后的卡尔曼滤波修正算法能有效地剔除传感器的野值，保证滤波的精度和可靠性。

利用偏度分析建立动态检测门限的野值剔除方法

提出了一种采用动态门限检测和剔除野值的新方法。以往的单一检测门限不能可靠地清除观测数据中的全部野值 ,原因是缺少判断有无未剔除野值的识别机制。这里 ,借助于统计偏度分析建立了这种判别机制 ,从而能够有效地判断出是否存在有未被剔除的野值 ,并通过调节野值检测门限来达到彻底清除野值的目的。最后 。

复信号检测中门限估计的野值剔除

提出了一种适用于复数据检测门限估计中野值剔除的ｋσ准则，并详细研究和比较了不同统计参量估计方法对野值剔除能力的影响，为准则的实际应用提供了分析依据。文中所导出的逐次判别剔除法可自适应野值数量较大范围的动态变化。此外，由于该准则仅要求接收信号中基底噪声服从正态分布，对异常干扰和目标信号的统计特性无任何要求，因而适用性较强。

飞行器外测数据连续型野值的抽取剔除方法

由于传输环境干扰,飞行器试验中外测数据常产生连续型野值,严重影响外测数据的处理和分析。文中针对连续型野值特点,提出了一种基于奇偶抽取的野值剔除方法。首先把数据按照奇偶位置抽取成2m组数据(m为进行奇偶抽取次数),利用莱特准则对每组数据分别进行野值剔除,将剔除野值后的2m组数据按照奇偶抽取顺序重新组合,还原外测数据。仿真数据处理结果证明,该方法对于连续型野值的剔除效果明显,适用于飞行器外测数据野值剔除工作。

基于飞机运动方程的逐步预测“野值”剔除方法

提出了一种基于飞机运动方程的逐步预测"野值"阈值确定和剔除方法,该方法根据状态的变化快慢,按6步根据有效简化的输出响应来逐步预测飞行状态和参数,每步按照设置好的阈值判定和剔除测量中"野值"。由于在实际测量中快变状态或参数存在"野值"可能性比慢变量大,而且输出响应具有工程上的精度,因此本方法对剔除飞行数据的"野值"更有效。

基于模板卷积的野值剔除方法

测量数据中野值的成功剔除是后续数据处理精度的重要保证。针对测量数据前后相关性这一客观事实,并结合最小二乘理论,对前期提出的基于模板卷积的野值剔除方法进行了改进,从理论上分析了该方法的高精度性和高实时性,并进行了仿真实验。仿真结果表明,该方法能有效剔除测量数据中的野值点。

MIMO系统中基于野值剔除的最大多普勒频移估计

针对多入多出(MIMO)系统中的最大多普勒频移估计,运用单因素试验的方差分析法对多组估计值进行建模和假设检验,提出了基于最大距离判决和置换均值原则的野值剔除方法.研究表明,该方法可以有效检测并删除估计值中的不合理数据,提高MIMO系统中最大多普勒频移估计的精度.

一种飞参数据的野值剔除和平滑方法研究

针对飞行参数数据量大,剔除野值和补偿缺失的数据困难的问题,提出了一种基于可变阈值的方差的飞参数据野值识别,基于牛顿插值法的野值补偿的软件实现算法。通过该算法对某型飞机飞参进行野值剔除和数据补偿,取得了较好的效果。

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。

基于二分空间拉依达法的野值点剔除研究

通过对原始数据进行二分空间表示来更可靠、更准确地估计原始数据的分布参数,进而利用拉依达法则实现野值点的剔除。实验结果表明:该方法的F值较传统拉依达法则和其他常用算法提高了4%~8%。

基于雷达和红外信号融合的野值剔除仿真

为了提高目标探测与跟踪系统的稳定性和精确度,减少连续型野值对系统造成的干扰,对雷达探测信号及红外传感器信号进行融合,通过信号融合剔除雷达信号中的野值。采用异步融合技术,解决雷达信号及红外信号的数据频率不同的问题,将融合后的数据作为量测数据,采用扩展Kalman滤波算法进行处理,可以有效地减少目标探测及跟踪误差。在Matlab环境下的仿真证实该方案提高了目标探测与跟踪的稳定性和精确性。

弹道跟踪数据野值剔除方法性能分析

弹道跟踪数据中的野值会影响导弹目标定位精度。对用于弹道跟踪数据的野值剔除方法进行了综述。结合事后和实时两大类处理模式,分析了各野值剔除方法在理论和工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素,建立了野值判决准则和相应的野值剔除实现步骤。仿真结果表明:野值剔除方法可以有效提高弹道跟踪数据的精度。事后处理模式中,基于格拉布斯准则的野值剔除效果最佳;实时处理模式中,基于自适应门限的五点线性预报法野值剔除效果相对较好,且时间复杂度相对较低,适合实时处理。

GP-RBF网络应用于飞行器外测数据野值实时剔除

测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点。野值的实时剔除对提高目标实时跟踪精度有十分重要的意义。采用了一种新的含有广义参数的径向基函数神经网络(GP-RBF 网络)对航天靶场外测数据进行野值实时剔除。该网络可以通过对参数的自适应调整达到实时剔除野值的目的。采用经差商预处理后的飞行器弹道仿真数据,构成 GP_RBF网络的训练集和测试集,试验结果表明利用该网络可以快速、有效地解决野值实时剔除问题。

一种外弹道测量数据的斑点型野值剔除方法

针对外弹道测量数据中斑点型野值直接剔除困难的问题,从工程实践角度出发,提出了一种基于一阶差分和外推拟合的联合野值剔除方法,即首先对原始测量数据作一阶差分处理,然后再对差分结果数据利用外推拟合法进行野值剔除。实验结果表明,该方法能有效剔除外弹道测量数据中的斑点型野值,保证了数据处理结果的正确性。