【摘 要】
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该课题正是针对外弹道测量数据处理中存在的有关问题而展开研究的.首先,详细分析了靶场动态测量数据的来源、物理背景以及观测数据的误差特性,就数据模型辨识、模型定阶以及
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该课题正是针对外弹道测量数据处理中存在的有关问题而展开研究的.首先,详细分析了靶场动态测量数据的来源、物理背景以及观测数据的误差特性,就数据模型辨识、模型定阶以及数据特性分析等,给出了可操作性算法;特别地,就工程中目前有关误差辨识与剔除方法存在的不足作了详细分析,并针对不同误差,分别提出了随机误差统计的样条函数最小二乘递推方法、野值数据辨识与剔除的递推方法、固定偏差估计的YACOBI方法以及针对不同情况所采取的电波折射误差修正的在线算法以及不匹配误差的样条辨识方法等.该课题对数据融合理论的发展现状以及靶场数据处理中遇到的数据融合问题以及解决方法进行了讨论,并从融合的最低层-即状态估计方面建立了多信源数据融合估计观测数据系统误差以及目标运动参数的综合处理方法,给出的实测数据计算结果证明,该方法是科学有效地.Kalman滤波方法、最小二乘方法、Bayes估计以及统计假设检验等是靶场数据处理中数据建模、参数估计与精度分析等的常用方法,但往往由于初值或模型不准、数据之间存在相关性等原因,影响了这些方法的收敛性以及计算速度与精度.如何克服滤波方法在实际应用中存在的此类问题,以提高方法的适应性,该文做了详细分析.作为该课题的重点,该文详细分析了动态目标主动段的受力特性以及动力学模型建模问题;讨论了动力学微分方程的数值解问题,以及模型的参数估计问题,并给出了利用动力学方程重构轨道的途径与方法.
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