本文關鍵詞： 容錯濾波 高保真 非平穩(wěn)序列 野值　出處：《宇航學報》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對航天器遙測和跟蹤數(shù)據(jù)非平穩(wěn)、噪聲干擾、數(shù)據(jù)散亂、野值多、真實信息往往被隨機誤差淹沒等問題,提出一組新型滑動容錯濾波算法,稱Q-濾波容錯算法。采用原始數(shù)據(jù)滑動四分位濾波和濾波殘差四分位過濾補償相結合的方式,實現(xiàn)各種帶野值、非平穩(wěn)、強噪聲干擾和超低信噪比的采樣數(shù)據(jù)序列剔除野值、削弱擾動和提取信號。理論分析、仿真計算和飛行數(shù)據(jù)應用實例證實了該Q-濾波算法有強容錯能力和提取采樣數(shù)據(jù)本真變化的能力,可以從被噪聲淹沒和低信噪比的非平穩(wěn)采樣數(shù)據(jù)序列中或者在采樣數(shù)據(jù)變化形態(tài)雜亂的情況下,高保真地準確提取測量對象的真實變化信息。
[Abstract]:A new sliding fault-tolerant filtering algorithm is proposed for spacecraft telemetry and tracking data, such as non-stationary data, noise interference, scattered data, many outliers, and the fact that real information is often flooded by random errors. Q-filter fault-tolerant algorithm. By combining the original data sliding quartile filtering with filter residual quartile filtering compensation, the outliers of various sampling data sequences with outliers, non-stationary, strong noise interference and ultralow signal-to-noise ratio are eliminated. The theoretical analysis, simulation and flight data application examples show that the Q- filter algorithm has strong fault tolerance and the ability to extract the true variation of sampled data. The real change information of the measured object can be extracted from the non-stationary sampling data sequence which is submerged by noise and low signal-to-noise ratio (SNR), or in the case of the clutter of the sampled data.
【作者單位】： 航天器故障診斷與維修重點實驗室;西安理工大學自動化與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61473222;61074077)
【分類號】：TN713

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