箔条弹RCS测量数据异常值的检验与剔除算法研究

发布时间：2018-01-15 17:44

  本文关键词：箔条弹RCS测量数据异常值的检验与剔除算法研究　出处：《系统仿真技术》2016年04期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 动态测量 异常值 均值滤波 雷达截面积

【摘要】：传统的异常值剔除方法主要是针对静态测量数据,箔条弹RCS(雷达反射截面积)特性测量属于动态测量,由于动态系统测量中的数据是不断变化的,因此不能沿用静态测量中的数据异常值的剔除方法和判别准则。针对这个问题,提出了利用绝对均值法和基于邻近去最值均值滤波检测方法两种方法,对箔条弹RCS测量数据中的异常值进行剔除,并给出了实际算例。研究结果可为箔条弹RCS测量试验中数据处理及其他动态测量异常数据剔除提供方法借鉴。
[Abstract]:The traditional method of eliminating outliers is mainly aimed at static measurement data. The measurement of radar cross section (RCS) characteristic of chaff projectile belongs to dynamic measurement, because the data in dynamic system is constantly changing. Therefore, we can not use the method of eliminating outliers and discriminating criterion of data outliers in static measurement. In order to solve this problem, two methods are proposed, which are using absolute mean method and filtering method based on adjacent de-minimum mean value. The outliers in the RCS measurement data of chaff projectile are eliminated. A practical example is given. The results can be used for reference in data processing of chaff bomb RCS measurement test and other methods of eliminating abnormal data in dynamic measurement.
【作者单位】： 91404部队93分队;
【分类号】：TN95
【正文快照】： 1引言在箔条弹RCS(雷达反射截面积)测量试验过程中,由于各种各样的原因,会出现概率很小但作用强烈的偶发性干扰等,从而产生了异常数据。在数据采集测量过程中,有时会出现一些严重偏离样本集合散布中心(或数据主体趋势)的小部分样本点,即使是高质量的原始采样数据,由于受到多种

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1429415