申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2020-08-12

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN112069592B

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/27;G06F18/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2020.12.29#实质审查的生效;2020.12.11#公开

摘要：本发明公开了一种航天器外弹道跟踪测速数据特征点识别方法，具体为：首先，对航天器外弹道跟踪测速数据进行降采样，得到降采样数据；再对降采样数据进行四次后项差分；之后利用莱特准则设置阈值得到疑似特征点；最后对疑似特征点进行聚类分析得到估计特征点。本发明通过降采样步骤扩展了样本数据量，克服了航天器外弹道跟踪测速数据在一次飞行任务中样本数量有限的固有缺陷，提高了特征点识别的鲁棒性和准确性；通过多次差分操作消除了数据本身带的趋势项；通过设定双阈值将特征点从正常数据点和野值点中识别出来，克服了野值对特征点识别的干扰。

主权项：1.一种航天器外弹道跟踪测速数据特征点识别方法，其特征在于，具体实施包括以下步骤：步骤1，对航天器外弹道跟踪测速数据进行降采样，得到降采样数据；具体为：设共有M条航天器外弹道跟踪测速数据参与特征点的识别，则第m1≤m≤M条航天器外弹道跟踪测速数据对应采样时间值经过降采样后，降采样率为k，得到第j1≤j≤k个航天器外弹道降采样跟踪测速数据，如式1所示： 步骤2，对降采样数据进行四次后项差分；具体为：将第j1≤j≤k个航天器外弹道降采样跟踪测速数据表示为分段多项式的形式，如式2所示： 式2中，t是采样时间，θit是多项式的i次项系数，θ0t是常数项系数，εt是标准差为σ的高斯白噪声；当对进行四次后项差分后得到如式3所示； tc是四次后项差分序列对应的时间变量；{vtx}～N0，r×σ，即，νtc服从标准差为r×σ的正态分布； 在不同的时间段有不同的差分序列形式，且满足 tc＝tσ∪tτ∪tδ，tδ、tσ、tτ依次为航天器外弹道降采样跟踪测速数据中含有突变野值项时所对应多项式的时间自变量、航天器外弹道降采样跟踪测速数据中含有特征点时所对应多项式的时间自变量、航天器外弹道降采样跟踪测速为正常数据段时所对应多项式的时间自变量；其中，航天器外弹道降采样跟踪测速为正常数据段时经过四次后项差分后数据趋势被消除，其变为平稳高斯白噪声序列如式4所示：{vtσ}～N0，r×σ4；r×σ是νtσ的标准差，是一个待估计量；步骤3，利用莱特准则设置阈值得到疑似特征点；步骤4，对疑似特征点进行聚类分析得到估计特征点。

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测速数据特征点识别方法

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