基于DS理论的遥测定位数据有效性实时判别方法

发布时间：2022-01-23 01:19

　　针对采用遥测数据包包校验技术判别遥测定位数据有效性时,产生的过度滤除有效定位数据以及无效数据滤除不干净的问题,提出了一种基于DS证据理论的遥测定位数据有效性实时判别方法。利用遥测数据中的定位数据的位置、速度、加速度信息和理论弹道位置、速度、加速度信息,预测遥测定位数据的合理范围,使用DS证据理论原理,直接判断遥测定位数据的有效性,试验结果表明,该方法可以有效地滤除遥测定位数据中的无效数据。 

【文章来源】：探测与控制学报. 2020,42(01)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

某试验遥测数据中射程-时间数据曲线

直接采用包校验技术对遥测定位数据有效性进行判别(此数据的包校验为8位校验和),判别结果如图2所示。绝大部分的遥测误码已经滤除干净,但仍有两个无效遥测定位数据未被滤除,所剩共计2 988个有效数据。采用连续200个点(2.4 s延时输出)的测试值与预测值进行动态误差统计,统计并计算概率X为90%时的最小识别框架U的上下限。采用本文方法对下一个测试值进行有效性判断,判断结果如图3所示。遥测误码造成的不正常数据已经滤除干净,所剩共计3 029个点的有效数据,与图2比较可以看出使用数据包包校验技术,多滤除了41个有效遥测定位数据。

采用连续200个点(2.4 s延时输出)的测试值与预测值进行动态误差统计,统计并计算概率X为90%时的最小识别框架U的上下限。采用本文方法对下一个测试值进行有效性判断,判断结果如图3所示。遥测误码造成的不正常数据已经滤除干净,所剩共计3 029个点的有效数据,与图2比较可以看出使用数据包包校验技术,多滤除了41个有效遥测定位数据。采用连续200个点(2.4 s延时输出)的测试值与预测值进行动态误差统计,统计并计算概率X为90%时的最小识别框架U的上下限。采用本文方法对下一个测试值进行有效性判断,并使用预测值代替被剔除的无效遥测定位数据,补全引导数据后的数据如图4。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]证据理论和神经网络相结合的目标识别方法研究[D]. 唐士杰.西北工业大学 2007



本文编号：3603299