999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

基于中值濾波實(shí)現(xiàn)遙測視速度數(shù)據(jù)異常值識別*

2016-08-10 03:42:59

張 東

(92941部隊(duì) 葫蘆島 125000)

?

基于中值濾波實(shí)現(xiàn)遙測視速度數(shù)據(jù)異常值識別*

張東

(92941部隊(duì)葫蘆島125000)

摘要在試驗(yàn)過程中,由于記錄設(shè)備故障或測量精度限制等因素,遙測數(shù)據(jù)不可避免地存在異常值,針對此問題提出采用中值濾波實(shí)現(xiàn)遙測視速度異常值識別。制定了異常數(shù)據(jù)處理流程,給出誤碼率Pe=0.005時的仿真遙測正負(fù)通道異常值識別結(jié)果,并在試驗(yàn)任務(wù)中得到具體應(yīng)用,取得很好的識別效果。

關(guān)鍵詞中值濾波; 遙測; 視速度; 異常值

Class NumberTP312

1引言

在遙測信息測量過程中,由于來自環(huán)境、設(shè)備以及合作目標(biāo)的各種突發(fā)因素影響,或者設(shè)備操作誤差和信息記錄的過失,致使觀測數(shù)據(jù)在某些時刻或某些段落出現(xiàn)較大的誤差,與目標(biāo)運(yùn)動規(guī)律明顯不符合,這些觀測數(shù)據(jù)稱為異常數(shù)據(jù)(或野值)。如果不修正測量數(shù)據(jù)中的異常值,會導(dǎo)致濾波效果變差,測量值失真,影響數(shù)據(jù)的置信度和系統(tǒng)控制性能,因此對觀測數(shù)據(jù)預(yù)處理時,必須識別異常數(shù)據(jù)并加以修補(bǔ)。

異常數(shù)據(jù)對一些經(jīng)典的處理方法(例如,基于最小二乘擬合的多項(xiàng)式濾波、平滑與微分平滑、Kalman濾波及預(yù)報等)會產(chǎn)生不利影響。中值濾波是一種非線性的噪聲處理方法,具有良好的邊緣保持特性和抑制脈沖噪聲的能力。文中重點(diǎn)探討中值濾波在遙測視速度數(shù)據(jù)異常值識別中的應(yīng)用,分別對仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)的異常值進(jìn)行識別[1]。

2中值濾波器

中值濾波器是非線性濾波器,基本原理是把數(shù)字序列中任一點(diǎn)的值用該點(diǎn)鄰域內(nèi)各點(diǎn)值的中值來代替,具有計(jì)算簡單,抗差性強(qiáng),對于濾除脈沖形式的異常值非常有效。中值濾波在參數(shù)估計(jì)族中是最穩(wěn)健的,其小樣本崩潰點(diǎn)接近50%,即在觀測數(shù)據(jù)集合的任一非空子集中,當(dāng)異常數(shù)據(jù)的個數(shù)不足一半時算法都不會崩潰[2]。構(gòu)造如下的滑動窗長度為(2n+1)的中值濾波器:

yi=med(xi-n,…,xi,…,xi+n)

其中,med()為中值算子,其主要特性包括三點(diǎn):

1) 對于某些特定輸入信號(例如,單調(diào)遞增或遞減信號),中值濾波輸出不變,即

xi=med(xi-n,…,xi,…,xi+n)

2) 中值濾波可用來減弱隨機(jī)干擾和脈沖干擾,特別是對于脈沖寬度小于滑動窗口長度一半的窄脈沖干擾,濾波效果很好。

3) 輸入信號經(jīng)過中值濾波后,頻譜基本保持不變。

原始遙測脈沖視速度數(shù)據(jù)是二進(jìn)制碼數(shù)據(jù),且正負(fù)通道的遙測數(shù)據(jù)單調(diào)遞增的,中值濾波器進(jìn)行異常數(shù)據(jù)識別恰好利用了遙測數(shù)據(jù)這個特點(diǎn)。可以通過下式判斷數(shù)據(jù)xi是否異常值:

這里,k值一般可以取2或3,σ為滑動窗內(nèi)測量值的均方差。

遙測誤碼率在正常的情況下很小,在級間分離等特殊段時,誤碼率會增加,這時利用中值濾波器,則可以很好地保護(hù)級間段這個邊緣信息。

3異常數(shù)據(jù)識別仿真

通過異常數(shù)據(jù)處理流程,建立仿真識別程序,分析在具有一定誤碼率的條件下,該方法識別的效果。

圖1 異常數(shù)據(jù)識別仿真流程圖

下面給出誤碼率Pe=0.005條件下的仿真識別結(jié)果。其中k=3,n=10,圖2和圖3給出仿真正負(fù)通道數(shù)據(jù),圖5和圖6給出正負(fù)兩個方向的識別結(jié)果。

圖2 仿真正通道數(shù)據(jù)

圖3 仿真負(fù)通道數(shù)據(jù)

圖4 加入誤碼的真實(shí)位置

圖5 正方向的識別結(jié)果

圖6 負(fù)方向的識別結(jié)果

當(dāng)Pe=0.005時,通過圖5和6的比較可發(fā)現(xiàn)此時無論是正方向還是負(fù)方向均可完全識別。上圖說明中值濾波器對于變化較小的數(shù)據(jù)效果較好,如正通道(1~600)。在處理遙測數(shù)據(jù)時,運(yùn)用中值濾波器,結(jié)合正負(fù)通道數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性,即:正通道數(shù)據(jù)有變化,負(fù)通道數(shù)據(jù)無變化,反之亦然,可獲得較好的異常數(shù)據(jù)識別效果[3~10]。

4異常數(shù)據(jù)識別實(shí)算結(jié)果

遙測數(shù)據(jù)由于受到傳輸路徑干擾有時存在成片的異常數(shù)據(jù),嚴(yán)重影響遙測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。中值濾波器不僅能識別孤立的異常值,而且能識別成片的異常值。利用中值濾波器,得到某次試驗(yàn)任務(wù)遙測XYZ三方向脈沖差值數(shù)據(jù)的異常點(diǎn)識別情況,如圖7~圖9所示。

圖7 X方向的異常點(diǎn)識別結(jié)果

圖8 Y方向的異常點(diǎn)識別結(jié)果

圖9 Z方向的異常點(diǎn)識別結(jié)果

圖中橫坐標(biāo)為數(shù)據(jù)所在行數(shù),即時間軸,數(shù)據(jù)采樣間隔為0.025s;縱坐標(biāo)為遙測原始分層值。由圖可知,X方向異常點(diǎn)為6個,Y方向經(jīng)識別無異常點(diǎn),Z方向異常點(diǎn)為14個。以X方向的異常點(diǎn)為例,具體識別結(jié)果如表1所示。

表1 X方向異常數(shù)據(jù)識別結(jié)果

5結(jié)語

對異常值進(jìn)行有效檢測,以合理可信的預(yù)測值代之是飛行控制中不可缺少的步驟之一。本文利用中值濾波技術(shù)對遙測視速度的仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常值識別,實(shí)驗(yàn)證明其效果明顯。同時,為克服或減小自身缺點(diǎn),中值濾波器也有很多改進(jìn)得形式,如加權(quán)中值濾波器、遞歸中值濾波器、混合中值濾波器、二維中值濾波器等。這些方法的應(yīng)用有效避免了異常值誤判,將改善數(shù)據(jù)處理和分析的能力,具有較大的工程應(yīng)用價值。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 王正明,易東云,周海銀,等.彈道跟蹤數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)與評估[M].長沙:國防科技大學(xué)出版社,1999.

WANG Zhengming, YI Dongyun, ZHOU Haiyin. Calibration and Evaluation of Trajectory Tracking Data[M]. Changsha: National University of Defense Technology Press,1999.

[2] 閆章更.試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:國防工業(yè)出版社,2001.

YAN Zhanggeng. Statistical Analysis of test data[M]. Beijing: National Defense Industry Press,2001.

[3] 王斐,梁曉庚,鄭強(qiáng),等.飛行數(shù)據(jù)改進(jìn)中值濾波和自適應(yīng)小波降噪[J].計(jì)算機(jī)仿真,2013,30(7):75-86.

WANG Fei, LIANG Xiaogeng, ZHENG Qiang, et al. Flight Data Denoising Algorithm Using Improved Median Filter and Adaptive Threshold Shrinkage in Wavelet Transform[J]. Computer Simulation,2013,30(7):75-86.

[4] 陳健,鄭紹華,余輪,等.基于方向的多閾值自適應(yīng)中值濾波改進(jìn)算法[J].電子測量與儀器學(xué)報,2013,27(2):156-161.

CHEN Jian, ZHENG Shaohua, YU Lun, et al. Improved Algorithm for Adaptive Median Filter with Multi-threshold Based on Directional Information[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument,2013,27(2):156-161.

[5] 李迅波,蔣東升,王振林.梯度相似性的椒鹽圖像加權(quán)中值濾波算法[J].電子科技大學(xué)學(xué)報,2012,41(1):114-119.

LI Xunbo, JIANG Dongsheng, WANG Zhenlin. Weighted Median Filtering of Im Based on Grads Similarity[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China,2012,41(1):114-119.

[6] 牛敏,鄔戰(zhàn)軍,牛燕雄,等.一種基于排序統(tǒng)計(jì)理論的快速圖像中值濾波法[J].電子測量技術(shù),2015,38(6):60-63.

NIU Min, WU Zhanjun, NIU Yanxiong, et al. Fast Image Median Filtering Method Based on Statistical Theory[J]. Electronic Measurement Technology,2015,38(6):60-63.

[7] 趙建春,劉力源.基于MATLAB中值算法的優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[J].艦船電子工程,2014,238(4):37-39.

ZHAO Jianchun, LIU Liyuan. Optimization of Median Filter Algorithm Based on MATLAB[J]. Ship Electronic Engineering,2014,238(4):37-39.

[8] 許喬,鞏玉振,蔡惠智.基于FPGA的大矩陣奇異值分解的實(shí)現(xiàn)[J].電子測量技術(shù),2014,37(6):68-72.

XU Qiao, GONG Yuzhen, CAI Huizhi. Implementation to Solve Singular Value Decomposition of Large Matrix Size in FPGAs[J]. Electronic Measurement Technology,2014,37(6):68-72.

[9] 盧元磊,何佳洲,安瑾.目標(biāo)預(yù)測中的野值剔除方法研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2013,283(5):722-725.

LU Yuanlei, HE Jiazhou, AN Jin. Outlier-discrimination Algorithm in Target-prediction[J]. Computer and Digital Engineering,2013,283(5):722-725.

[10] 趙高長,張磊,武風(fēng)波.改進(jìn)的中值濾波算法在圖像去噪中的應(yīng)用[J].應(yīng)用光學(xué),2011,32(4):678-682.

ZHAO Gaochang, ZHANG Lei, WU Fengbo. Application of Improved Median Filtering Algorithm to Image De-noising[J]. Journal of Applied Optics,2011,32(4):678-682.

收稿日期:2016年1月17日,修回日期:2016年2月24日

作者簡介:張東,男,碩士,研究方向:遙測數(shù)據(jù)處理。

中圖分類號TP312

DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2016.07.015

Abnormal Value Identification of Telemetry Apparent Velocity Data Based on Median Filter

ZHANG Dong

(No. 92941 Troops of PLA, Huludao125000)

AbstractDuo to the fault recording equipments and measurement accuracy limit of the test procedure and other factors, the abnormal value is unavoidable in telemetry data. To solve this problem,the median filter is used to abnormal value identification of telemetry apparent velocity data. The abnormal value data processing procedure is set up. The identification results of the abnormal data of the positive and negative channel under bit error rate=0.005 are given. And it has been used in the tests. Good results have been achieved.

Key Wordsmedian filter, telemetry, apparent velocity, abnormal value

主站蜘蛛池模板: 成人午夜视频在线| 国产在线精品香蕉麻豆| 中文成人在线视频| 亚洲人网站| 国产精品自在自线免费观看| 免费jizz在线播放| 国产真实乱子伦视频播放| 日本影院一区| 天堂久久久久久中文字幕| 国产在线观看精品| 欧美成人午夜影院| 国产一级毛片yw| 国产sm重味一区二区三区| 超级碰免费视频91| av免费在线观看美女叉开腿| 国产成人无码AV在线播放动漫| 青青草综合网| 日本尹人综合香蕉在线观看| 中文字幕亚洲精品2页| 五月天天天色| 国产美女精品一区二区| 国产精品三区四区| 成人免费视频一区二区三区| 在线综合亚洲欧美网站| 国产精品手机在线播放| 亚洲欧洲日韩综合色天使| 无码又爽又刺激的高潮视频| 亚洲区视频在线观看| 91无码人妻精品一区二区蜜桃| 亚洲va在线∨a天堂va欧美va| 99久久这里只精品麻豆| 国产精品吹潮在线观看中文| 国产精品xxx| 四虎成人在线视频| 2022国产91精品久久久久久| 亚洲国产在一区二区三区| 日韩小视频在线播放| 久久久久久国产精品mv| 亚洲欧洲综合| 色综合中文综合网| 免费一看一级毛片| 日韩大片免费观看视频播放| 亚洲天堂啪啪| 亚洲一区二区无码视频| 在线国产你懂的| 亚洲无卡视频| 久久精品国产国语对白| 亚洲aaa视频| 亚洲AV无码久久精品色欲| 国产99视频免费精品是看6| 色天天综合久久久久综合片| 国产内射在线观看| a免费毛片在线播放| 天天做天天爱天天爽综合区| jizz国产视频| av色爱 天堂网| 日韩福利视频导航| 久久久亚洲色| 全色黄大色大片免费久久老太| 玩两个丰满老熟女久久网| 高清无码不卡视频| 亚洲日本中文字幕天堂网| 亚洲成人福利网站| 青草精品视频| 欧美黄网在线| 777国产精品永久免费观看| 亚洲 欧美 日韩综合一区| 久久午夜影院| 国产又色又刺激高潮免费看| 真实国产乱子伦视频| 在线不卡免费视频| 精品少妇人妻一区二区| 台湾AV国片精品女同性| 日本久久网站| 伊人狠狠丁香婷婷综合色| 伊人AV天堂| 一级高清毛片免费a级高清毛片| 欧美丝袜高跟鞋一区二区| 中美日韩在线网免费毛片视频| 91色在线视频| AV网站中文| 少妇极品熟妇人妻专区视频|