夏君子

（中國(guó)空空導(dǎo)彈研究院《航空兵器》編輯部，河南洛陽(yáng) 471009）

科技論文寫作中數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新性分析

夏君子

（中國(guó)空空導(dǎo)彈研究院《航空兵器》編輯部，河南洛陽(yáng) 471009）

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出日益多樣性和復(fù)雜性趨勢(shì)，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法面臨許多挑戰(zhàn)。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新，成為科學(xué)技術(shù)研究的一個(gè)重要議題。通過(guò)分析近年來(lái)航空航天技術(shù)領(lǐng)域的一些中文科技論文，提出了科學(xué)技術(shù)研究與科技論文寫作中數(shù)據(jù)處理方法的融合創(chuàng)新、設(shè)計(jì)創(chuàng)新、改進(jìn)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新等四種創(chuàng)新方法，以期解決實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)日益多樣性和復(fù)雜性帶來(lái)的問(wèn)題。

科技論文;寫作方法;數(shù)據(jù)處理;創(chuàng)新性

由于許多干擾，通過(guò)觀測(cè)和實(shí)驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)通常具有不確定性，因此，在科技技術(shù)研究和科技論文寫作中，為了更真實(shí)地揭示研究對(duì)象的自然規(guī)律，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

目前已經(jīng)有許多數(shù)據(jù)處理方法，但每種方法都有其前提條件和假設(shè)［1］，若研究對(duì)象滿足其條件和假設(shè)，則可以獲得比較客觀的效果，進(jìn)而更好地挖掘科技論文的創(chuàng)新元素;否則，可能得出錯(cuò)誤的或者不完善的結(jié)論，進(jìn)而影響到研究成果的創(chuàng)新性。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，觀測(cè)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更具多樣性和復(fù)雜性，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法面臨許多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新，成為科學(xué)技術(shù)研究和科技論文寫作的一個(gè)重要議題。為此，以近年來(lái)航空航天技術(shù)領(lǐng)域的一些中文科技論文為主要案例，從融合創(chuàng)新、設(shè)計(jì)創(chuàng)新、改進(jìn)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新等四個(gè)方面，探討科技論文寫作中數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新類型、特點(diǎn)以及適用場(chǎng)合，以期解決實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)日益多樣性和復(fù)雜性所帶來(lái)的科學(xué)技術(shù)研究難題。

一、融合創(chuàng)新法

案例1:基于Adaptive Sigma-Point濾波的智能導(dǎo)彈對(duì)目標(biāo)協(xié)同定位方法研究［2］。

目前，Sigma-Point濾波方法在無(wú)人機(jī)協(xié)同對(duì)目標(biāo)定位研究中受到關(guān)注，但其濾波性能依賴于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息的準(zhǔn)確性，而事先難以獲得這樣的統(tǒng)計(jì)信息。

問(wèn)題的關(guān)鍵是需要獲得準(zhǔn)確的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息。在研究智能導(dǎo)彈對(duì)目標(biāo)協(xié)同定位問(wèn)題時(shí)，可以將過(guò)程噪聲的Maybeck自適應(yīng)估計(jì)器融入Sigma-Point濾波過(guò)程中，用極大似然估計(jì)器估計(jì)出系統(tǒng)噪聲，及時(shí)綜合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和目標(biāo)到達(dá)角信息，最終獲得智能導(dǎo)彈的編隊(duì)構(gòu)型以及最佳編隊(duì)數(shù)量。結(jié)果表明，與常規(guī)Sigma-Point濾波相比，A-daptive Sigma-Point濾波的定位精度更高。

案例1的創(chuàng)新點(diǎn)在于，將Maybeck自適應(yīng)估計(jì)器融入Sigma-Point濾波過(guò)程中，彌補(bǔ)了Sigma-Point濾波的缺陷，形成自適應(yīng)Sigma-Point濾波法，提高了目標(biāo)定位精度。

這種融合創(chuàng)新法綜合了主輔兩個(gè)方法，可以稱為主輔融合法。主體方法是Sigma-Point濾波法，輔助方法是Maybeck自適應(yīng)估計(jì)器。用輔助方法生成新信息，以補(bǔ)充主體方法的信息不足，改善研究對(duì)象即智能導(dǎo)彈對(duì)目標(biāo)協(xié)同定位的性能。

案例2:基于混合濾波的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合跟蹤方法［3］。

為了提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的集中式粒子濾波［4］傳感器融合目標(biāo)跟蹤算法的效率和性能，文獻(xiàn)［3］提出一種無(wú)跡混合集中式粒子濾波算法。粒子濾波器中的一部分粒子使用從無(wú)跡變換獲得的高斯分布進(jìn)行粒子傳播，剩余部分粒子使用狀態(tài)轉(zhuǎn)移先驗(yàn)分布進(jìn)行粒子傳播，實(shí)現(xiàn)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)融合跟蹤，明顯提高了跟蹤精度和穩(wěn)定性。

這種融合創(chuàng)新法將研究對(duì)象的信息一分為二，分別用無(wú)跡變換和狀態(tài)轉(zhuǎn)移兩種并列的方法獲取不同的信息特征，生成新信息，改善了目標(biāo)融合跟蹤的效率和性能。這種融合創(chuàng)新法可以稱為并列融合法。

案例3:自助最大熵法確定先驗(yàn)分布及其在導(dǎo)彈命中概率估計(jì)中的應(yīng)用［5］109－113。

針對(duì)小樣本條件下導(dǎo)彈命中概率估計(jì)的難題，文獻(xiàn)［5］109－113提出了自助最大熵法。首先用自助法對(duì)已知的小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多重等概率可放回抽樣，獲得大量的生成數(shù)據(jù);然后用最大熵法逼近滿足生成數(shù)據(jù)各階距的概率密度函數(shù)，獲得先驗(yàn)分布;最后用貝葉斯法建立后驗(yàn)分布，估計(jì)出導(dǎo)彈命中概率。

案例3的創(chuàng)新點(diǎn)在于，用自助法由很少的數(shù)據(jù)生成更多的新數(shù)據(jù)，再用最大熵法從生成的新數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)的先驗(yàn)分布特征信息，最后用貝葉斯法生成數(shù)據(jù)的后驗(yàn)分布特征信息，有效地實(shí)施了小樣本條件下導(dǎo)彈命中概率的評(píng)估。

這種融合創(chuàng)新法將三種方法（自助法、最大熵法和貝葉斯法）串聯(lián)起來(lái)，稱為串聯(lián)融合法，可以依次啟動(dòng)各方法的不同功能，為后續(xù)方法提供具有更高屬性層次的新信息，使信息不斷升華，逐步逼近目標(biāo)。

由案例1—3可以看出，融合創(chuàng)新法通常將兩種或兩種以上的理論與方法進(jìn)行各種各樣的融合，例如主輔融合、并列融合與串聯(lián)融合等，其特點(diǎn)是可以生成新信息。因此，融合創(chuàng)新法尤其適用于研究對(duì)象輸出的數(shù)據(jù)很少，或者概率分布與變化規(guī)律等信息事先未知的場(chǎng)合。

二、設(shè)計(jì)創(chuàng)新法

案例4:微機(jī)械陀螺信號(hào)虛擬野值降噪方法［6］。

受現(xiàn)階段工藝水平的限制，微慣性測(cè)量單元的輸出信號(hào)噪聲較大，并有野值出現(xiàn)，難以滿足系統(tǒng)測(cè)量帶寬要求。

首先，提出小波函數(shù)模極大值鄰域線性壓縮的信號(hào)野值剔除方法，以解決野值鄰域信號(hào)重構(gòu)震蕩問(wèn)題。然后，提出小波函數(shù)虛擬野值降噪方法并設(shè)計(jì)小波函數(shù)降噪閾值，以改善重構(gòu)信號(hào)的信噪比，使信號(hào)平滑與增強(qiáng)。最后，對(duì)比分析船用測(cè)量應(yīng)用背景的濾波后信，以實(shí)現(xiàn)在線濾波的條件。結(jié)果顯示，提高了陀螺信號(hào)零偏穩(wěn)定性，同時(shí)濾波信號(hào)能滿足系統(tǒng)測(cè)量帶寬要求。

案例4的創(chuàng)新點(diǎn)在于，設(shè)計(jì)出3個(gè)具有不同功能的步驟，并分別提出有針對(duì)性的方法，逐步減小野值和噪聲對(duì)真信號(hào)的影響，最終獲取滿足系統(tǒng)測(cè)量帶寬要求的濾波信號(hào)。

設(shè)計(jì)創(chuàng)新法的特點(diǎn)不是生成更多的新信息，而是設(shè)計(jì)出一個(gè)“去偽存真”的步驟，以逐步減少無(wú)用信息或者衰減干擾信息，提取研究對(duì)象的真實(shí)信息。因此，設(shè)計(jì)創(chuàng)新法尤其適用于研究對(duì)象的不確定性大且干擾強(qiáng)等場(chǎng)合。

三、改進(jìn)創(chuàng)新法

案例5:USB測(cè)量系統(tǒng)測(cè)速數(shù)據(jù)最優(yōu)濾波技術(shù)研究［7］。

S波段微波統(tǒng)一系統(tǒng)（USB）是組成我國(guó)航天測(cè)控網(wǎng)的主體設(shè)備，多次完成了各種航天器的軌道測(cè)量和確定任務(wù)。隨著航天事業(yè)的發(fā)展，對(duì)USB系統(tǒng)的精度要求越來(lái)越高。通常，USB系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集是在非采樣時(shí)刻以40ms間斷測(cè)量多普勒頻率的積分周數(shù)，并用平均求速法得到近似速度，再修正到采樣時(shí)刻的瞬時(shí)速度。這增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性并影響速度測(cè)量精度。

影響速度測(cè)量精度的主要原因是多普勒的間斷采樣與基于平均求速的數(shù)據(jù)處理方法。這樣，基本對(duì)策是改進(jìn)數(shù)據(jù)采集方式與數(shù)據(jù)處理方法。為此，變多普勒頻率積分周數(shù)間斷采樣為連續(xù)采樣，并用多項(xiàng)式最優(yōu)濾波法代替平均求速法。結(jié)果表明，平均求速法不能滿足測(cè)量精度指標(biāo)要求（0．05m/s），改進(jìn)后的多項(xiàng)式最優(yōu)濾波法可以顯著提高測(cè)量精度，滿足了指標(biāo)要求。

案例5的創(chuàng)新點(diǎn)在于，針對(duì)USB系統(tǒng)速度測(cè)量精度問(wèn)題，提出并推導(dǎo)了應(yīng)用多項(xiàng)式最優(yōu)濾波微分求速的中心平滑模型，以替代常用的平均求速法，從理論上改善了測(cè)速精度，并得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

案例 6:彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段樣條濾波算法［8］53－57。

對(duì)彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段進(jìn)行跟蹤是彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段防御的重要任務(wù)和制導(dǎo)攔截的基礎(chǔ)，主要有兩類方法:基于彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段運(yùn)動(dòng)模型的跟蹤法和基于主動(dòng)段彈道模板的跟蹤法。對(duì)于前者，主動(dòng)段的推力和控制力以及變質(zhì)量過(guò)程均難以描述，無(wú)法建立準(zhǔn)確的導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)模型，導(dǎo)致跟蹤誤差大;對(duì)于后者，需要較多的導(dǎo)彈彈道先驗(yàn)信息，難以實(shí)施彈道導(dǎo)彈參數(shù)估計(jì)。

針對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題，文獻(xiàn)［8］62提出了相控陣?yán)走_(dá)跟蹤彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段的樣條濾波算法。該算法用分段多項(xiàng)式表示彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段運(yùn)動(dòng)，將狀態(tài)變量設(shè)為位置、速度和加速度3個(gè)狀態(tài)，濾波各個(gè)通道，并在狀態(tài)方程中增加調(diào)節(jié)項(xiàng)，獲得了很好的機(jī)動(dòng)跟蹤性能。結(jié)果表示，該算法收斂快且精度高。

案例6的創(chuàng)新點(diǎn)在于，提出了一種基于動(dòng)態(tài)多項(xiàng)式模型的算法。與傳統(tǒng)的基于參數(shù)化模型的濾波算法相比，該算法拋棄了參數(shù)回歸思想，用遞推濾波法解算彈道，消除了解算滯后性;多項(xiàng)式隨彈道特性變化，適應(yīng)性更強(qiáng)且精度更高。

由案例5和6可以看出，改進(jìn)創(chuàng)新法的特點(diǎn)用新方法替代原方法，實(shí)施方法的改進(jìn)和重新選擇，以適應(yīng)研究對(duì)象的更復(fù)雜狀態(tài)和更高要求。例如用多項(xiàng)式最優(yōu)濾波法代替平均求速法;拋棄參數(shù)回歸思想，用遞推濾波法解算彈道等。這樣可以獲取更好的效果。因此，改進(jìn)創(chuàng)新法主要適用于具有更復(fù)雜狀態(tài)和更高要求的場(chǎng)合。

四、應(yīng)用創(chuàng)新法

案例7:遞推樣條濾波的工程化應(yīng)用研究［9］。

遞推樣條模型是目標(biāo)跟蹤的高效建模方法之一，具有很高的精度和穩(wěn)健性。但是，由于多級(jí)點(diǎn)火與拋整流罩，使質(zhì)量和加速度突變，以及尾焰干擾和姿態(tài)調(diào)整等因素，導(dǎo)致復(fù)雜的彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段的飛行環(huán)境和非線性動(dòng)力學(xué)特性，且很容易出現(xiàn)野值。因此，為了提高機(jī)動(dòng)適應(yīng)能力與跟蹤穩(wěn)健性以實(shí)現(xiàn)工程化，必須根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和改造。

在模型選擇方面，采用三狀態(tài)方程和基于狀態(tài)誤差更新準(zhǔn)則的遞推樣條模型，計(jì)算效率高，易于工程實(shí)現(xiàn);在適應(yīng)性方面，提出了當(dāng)前樣本模型，以提高目標(biāo)飛行全段落的整體濾波精度;在濾波穩(wěn)健性和結(jié)果連續(xù)性方面，為減少低質(zhì)量觀測(cè)數(shù)據(jù)引起的濾波精度惡化甚至發(fā)散，提出了面向狀態(tài)的野值檢擇方法和基于不完全預(yù)測(cè)時(shí)間的濾波發(fā)散判讀機(jī)制。這樣．可以顯著改進(jìn)樣條模型的計(jì)算性能。

案例7的創(chuàng)新點(diǎn)在于，通過(guò)模型的適宜性選擇、適應(yīng)性改進(jìn)與穩(wěn)健性控制等措施，建立了理論模型和工程化應(yīng)用之間的橋梁。

應(yīng)用創(chuàng)新法的特點(diǎn)是提出一種方法或制定一種規(guī)則，為理論模型的工程應(yīng)用奠定方法與規(guī)則上的基礎(chǔ)。因此，應(yīng)用創(chuàng)新法可以用于理論的工程化場(chǎng)合。

五、結(jié)束語(yǔ)

由近年來(lái)航空航天技術(shù)領(lǐng)域的一些中文科技論文案例分析可知，在科學(xué)技術(shù)研究中，目前數(shù)據(jù)處理方法的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在融合創(chuàng)新、設(shè)計(jì)創(chuàng)新、改進(jìn)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新等四個(gè)方面。不同方法具有不同的特點(diǎn)，因而可以更好地解決不同類型的難題。當(dāng)然，還有更多的創(chuàng)新方法需要深入提煉與歸納，這有待于科研人員的進(jìn)一步努力。

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［1］朱學(xué)鋒．基于聚類模糊系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)野值剔除方法［J］．飛行器測(cè)控學(xué)報(bào)，2011，30（5）:81 －84．

［2］王小剛，路菲，崔乃剛．基于Adaptive Sigma-Point濾波的智能導(dǎo)彈對(duì)目標(biāo)協(xié)同定位方法研究［J］．宇航學(xué)報(bào)，2010，31（1）:117 －122．

［3］李峰榮，劉貴喜，孫慶方．基于混合濾波的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合跟蹤方法［J］．航空學(xué)報(bào)，2010，31（9）:1849－1857．

［4］Zhai Y，Yeary M B，Havlicek J P，et al．A new centralized sensor fusion tracking methodology based on particle filtering for power aware systems［J］．IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，2008，57（10）:2377 －2387．

［5］康文興，谷小松，黃希利．自助最大熵法確定先驗(yàn)分布及其在導(dǎo)彈命中概率估計(jì)中的應(yīng)用［J］．裝備指揮技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，18（3）．

［6］吳鵬，葛遠(yuǎn)聲，陳世同，等．微機(jī)械陀螺信號(hào)虛擬野值降噪方法［J］．儀器儀表學(xué)報(bào)，2010，31（5）:1194 －1200．

［7］楊萍，孫剛，劉利生．USB測(cè)量系統(tǒng)測(cè)速數(shù)據(jù)最優(yōu)濾波技術(shù)研究［J］．航天控制，2010，28（6）:77 －80．

［8］張峰，田康生．彈道導(dǎo)彈主動(dòng)段樣條濾波算法［J］．導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù)，2012，（1）．

［9］劉也，朱炬波，梁甸農(nóng)．遞推樣條濾波的工程化應(yīng)用研究［J］．宇航學(xué)報(bào)，2010，31（12）:2794 －2800．

Analysis of Data Processing Method Innovation in Scientific and Technical Paper Writing

XIA Jun-zi
（Editing Department of Aero Weaponry，China Airborne Missile Academy，Luoyang 471009，China）

With the development of science and technology，available methods for data processing face many challenges because experimental data present the increasing diversity and complexity．How to make innovations in the data processing method becomes an important issue for scientific and technological research．Via study of recent Chinese scientific and technical papers in the field of aerospace technology，four innovation methods，viz．，integrating innovation，design innovation，improvement innovation，and application innovation，are proposed for the data processing in scientific and technological research and scientific and technical paper writing，solving the problem with the increasing diversity and complexity of experimental data．

scientific and technical paper;writing method;data processing;innovation

G237∶N37

A

1001－7836（2013）01－0186－03

10．3969/j．issn．1001 －7836．2013．01．070

2012－06－19

夏君子（1983－），女，河南洛陽(yáng)人，助理工程師，文學(xué)碩士，從事學(xué)術(shù)期刊的編輯與出版研究。