申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2020-07-10

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111985077B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/11;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要：本发明公开了一种航天器外弹道跟踪数据斑点型野值识别和修正方法，具体为：首先，建立含有斑点型野值航天器外弹道跟踪数据时间序列数学模型；对航天器外弹道跟踪数据进行分割；之后求取各段航天器外弹道跟踪数据的标准差；对航天器外弹道跟踪数据模型的参数进行估计；识别和修正航天器各段外弹道跟踪数据中的斑点型野值；最后，将识别和修正野值后的各段航天器外弹道跟踪数据进行拼接。本发明的方法能够自动地识别出航天器外弹道跟踪数据中的斑点型野值，并进行高精度的修正，免去了专业工作人员通过人眼方式判断和修正斑点型野值的时间消耗和人员消耗。

主权项：1.一种航天器外弹道跟踪数据斑点型野值识别和修正方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立含有斑点型野值航天器外弹道跟踪数据时间序列数学模型；具体为：在时间T1，T2，…，Ti，…，Tn上采样得到一组航天器外弹道跟踪数据Y1，Y2，…，Yi，…，Yn，即，时刻Tii＝1…n的航天器外弹道跟踪采样数据为Yii＝1…n，时刻Tii＝1…n航天器外弹道跟踪数据Yii＝1…n的数学模型函数，如式1所示：Yi＝Xi+Si+ωi+δi1；式1中，Sii＝1…n为系统误差；ωii＝1…n为随机误差项，是标准差为σ的高斯白噪声，{εi}～N0,σ，δi表示野值，当某个采样时刻出现野值时，δi的绝对值远大于高斯白噪声的标准差σ，满足σ|δi|，否则δi＝0，Xi为外弹道跟踪测量数据时刻Tii＝1…n的真值，被表示为三次多项式，如式2所示；Xi＝θ3Ti3+θ2Ti2+θ1Ti1+θ02；式2中，θ0θ1θ2θ3依次为三次多项式Xi的常数项、一次项系数、二次项系数和三次项系数；步骤2，对航天器外弹道跟踪数据进行分割；具体为：假定在时间t1，t2，…，ti，…，tn上采样得到一组航天器外弹道跟踪数据y1，y2，…，yi，…，yn，即，时刻tii＝1…n的航天器外弹道跟踪采样数据为yii＝1…n；将y1，y2，…，yi，…，yn分割成L段，且满足分割后每段航天器外弹道跟踪数据序列的数据长度为l的整数，则第k1≤k≤L段航天器外弹道跟踪数据向量mk如式3所示；mk＝[yk-1×l+1，yk-1×l+2，…，yk×l]，1≤k≤L3；进一步，第k1≤k≤L段航天器外弹道跟踪数据mk中第j个测量数据如式4所示； 步骤3，求取各段航天器外弹道跟踪数据的标准差；具体为：第k1≤k≤L段航天器外弹道跟踪数据集合mk的第j个测量数据表示为式1的形式，令i＝z，Yi＝yz，Ti＝tz，则式1变形为式5； 其中，z＝k-1×l+j，1≤j≤l，tz代表第z个采样时刻，依次为第k段航天器外弹道跟踪数据mk对应的三次多项式的常数项、一次项系数、二次项系数和三次项系数，依次是第k段航天器外弹道跟踪数据mk在时刻z的系统误差和随机误差；第k1≤k≤L段航天器外弹道跟踪数据mk中一共有l个数据点yk-1×l-1，yk-1×l-2，…，yk×l，将式5全部化为方程组的形式，如式6所示； 将式6化为矩阵形式，如式7所示；Mk＝Tkθk+ωk7；式7中的各个矩阵和向量展开如式8所示； 式7中，Mk是第k段航天器外弹道跟踪数据mk的向量形式，Tk是第k段航天器外弹道跟踪数据对应的时间矩阵，θk是第k段航天器外弹道跟踪数据模型参数向量，ωk是第k段航天器外弹道跟踪数据模型随机误差向量形式；定义式9为式7第k1≤k≤L段航天器外弹道跟踪数据最小二乘拟合的损失函数Jθk； 则式9中损失函数Jθk的偏导数如式10所示，并令其为0向量； 求解式10得到第k段航天器外弹道跟踪数据模型参数向量θk的估计值如式11所示； 则第k段外弹道跟踪测量数据mk的随机误差的标准差的估计值，如式12所示； 则所有L段外弹道跟踪测量数据集合{m1，m2，…mk…，mL-1,mL}对应的随机误差的标准差估计值集合为步骤4，对各段航天器外弹道跟踪数据模型的参数进行估计；步骤5，识别和修正航天器各段外弹道跟踪数据中的斑点型野值；步骤6，将识别和修正野值后的各段航天器外弹道跟踪数据进行拼接。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 一种航天器外弹道跟踪数据斑点型野值识别和修正方法

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