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      氣象無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)野值處理方法研究

      2015-04-02 06:14:43李陽(yáng)孔毅趙現(xiàn)斌
      軟件導(dǎo)刊 2015年2期
      關(guān)鍵詞:無人機(jī)

      李陽(yáng) 孔毅 趙現(xiàn)斌

      摘要::針對(duì)氣象無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)量大、野值剔除和數(shù)據(jù)補(bǔ)償困難、準(zhǔn)確率低等問題,提出了一種自適應(yīng)閾值的野值識(shí)別和基于探空數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷囊爸笛a(bǔ)償算法。仿真結(jié)果表明:該算法簡(jiǎn)單、野值處理效果明顯,能夠滿足探空的實(shí)際應(yīng)用要求,很大程度上消除了野值對(duì)測(cè)量精度的影響。

      關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:無人機(jī);野值剔除;數(shù)據(jù)補(bǔ)償;仿真研究

      DOIDOI:10.11907/rjdk.143791

      中圖分類號(hào):TP391

      文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)002014903

      作者簡(jiǎn)介作者簡(jiǎn)介:李陽(yáng)(1987-),男,江蘇東臺(tái)人,解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)榇髿夂Q筮b感;孔毅(1954-),男,遼寧大連人,解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院教授,研究方向?yàn)檐娛滦畔⑾到y(tǒng)工程;趙現(xiàn)斌(1986-),男,陜西渭南人,解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院博士研究生,研究方向?yàn)榇髿夂Q筮b感。

      0引言

      隨著無人機(jī)制造、氣象測(cè)量傳感器等技術(shù)的快速發(fā)展,無人機(jī)氣象探測(cè)技術(shù)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步,逐漸從成熟走向應(yīng)用。這種大區(qū)域、長(zhǎng)時(shí)間、連續(xù)氣象探測(cè)方法在航天器發(fā)射與返回、重要武器試驗(yàn)、戰(zhàn)場(chǎng)氣象測(cè)量、惡劣天氣監(jiān)測(cè)、龍卷風(fēng)近距環(huán)境探測(cè)監(jiān)視等應(yīng)用中具有獨(dú)特的作用和優(yōu)勢(shì)。氣象無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)主要包括溫度、壓強(qiáng)等氣象參數(shù),其探測(cè)精度對(duì)氣象預(yù)報(bào)、環(huán)境監(jiān)控具有重要意義。而在傳感器量測(cè)過程中,由于受傳感器工作狀態(tài)、環(huán)境雜波等因素影響,量測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)常存在一些異常跳點(diǎn),這種偏離被測(cè)信號(hào)變化規(guī)律的數(shù)據(jù)點(diǎn)稱為野值\[1\]。如果在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段不對(duì)這些野值進(jìn)行處理,那么目標(biāo)預(yù)測(cè)精度在野值出現(xiàn)時(shí)將產(chǎn)生突變,甚至?xí)?dǎo)致目標(biāo)預(yù)測(cè)發(fā)散\[2\]。因此,在使用探測(cè)數(shù)據(jù)前,必須對(duì)測(cè)量序列中可疑數(shù)據(jù)進(jìn)行正確判斷與處理,剔除野值,補(bǔ)償缺失數(shù)據(jù)。

      由于無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)量大,采用人工檢測(cè)方法剔除野值和補(bǔ)償缺失,工作量巨大,不利于實(shí)時(shí)給出探測(cè)信息,同時(shí)人為的主觀因素也會(huì)影響到測(cè)量精度。因此,使用智能軟件對(duì)無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行判讀,可有效提高工作效率和判讀精度。軟件判讀的前提是找出一個(gè)合適的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行野值剔除和缺失補(bǔ)償?;诖耍疚奶岢隽艘环N自適應(yīng)閾值的野值識(shí)別和基于探空經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷囊爸笛a(bǔ)償算法。

      1常規(guī)野值處理方法

      1.1插值法基本理論

      插值法\[3\]是近似計(jì)算和逼近函數(shù)的有效方法,常用的插值法包括:Lagrange插值法、Aiken插值法、Newton插值法。Lagrange插值法便于理論推導(dǎo)和形式地描述算法,但不便于計(jì)算函數(shù)值,當(dāng)需要多加進(jìn)去一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí),需重新推導(dǎo)基本多項(xiàng)式,工程量較大;Aiken插值法的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效地計(jì)算任何給定點(diǎn)的函數(shù)值,不需要寫出插值多項(xiàng)式表達(dá)式,但如果解決某個(gè)問題需要用到插值多項(xiàng)式表達(dá)式時(shí),這個(gè)優(yōu)點(diǎn)也就成了它的缺點(diǎn)。上述兩種方法存在的缺點(diǎn),限制了其在軟件功能實(shí)現(xiàn)方面的應(yīng)用。因此,多數(shù)情況下采用Newton插值法。Newton插值法是在Lagrange插值的基礎(chǔ)上組合已知計(jì)算值,不僅具有Lagrange插值公式適合理論分析的優(yōu)點(diǎn),又具有Aiken算法的承襲性,便于寫出插值多項(xiàng)式表達(dá)式,也便于計(jì)算多個(gè)插值點(diǎn)處的函數(shù)值,大大減少了計(jì)算量,從而提高了插值效率。Newton插值多項(xiàng)式為:

      Nn(x)=f[x0]+f[x0x1](x-x0)+f[x0x1x2](x-x0)(x-x1)+…+f[x0x1···xn](x-x0)(x-x1)···(x-xn)(1)

      式中:

      f[xk]=f(xk)=ykf[xkxk+1]=f[xk+1]-f[xk]xk+1-xkf[xkxk+1xk+2]=f[xk+1xk+2]-f[xkxk+1]xk+2-xkf[xkxk+1xk+2xk+3]=f[xk+1xk+2xk+3]-f[xkxk+1xk+2]xk+3-xk (2)等等。這些是關(guān)于數(shù)據(jù)點(diǎn)的插值多項(xiàng)式系數(shù)。

      當(dāng)x0=0,xk+1-xk=1,n=6時(shí),求解多項(xiàng)式系數(shù):

      f[x0]=y0f[x0x1]=y1-y0f[x0x1x2]=(y2-2y1+y0)/2f[x0x1x2x3]=(y3-3y2+3y1-y0)/6f[x0x1x2x3x4]=(y4-4y3+6y2-4y1+y0)/24f[x0x1x2x3x4x5]=(y5-5y4+10y3-10y2+5y1-y0)/120f[x0x1x2x3x4x5x6]=(y6-6y5+15y4-20y3+15y2-6y1+y0)/720 (3)

      于是,Newton插值六次多項(xiàng)式為:

      N6(x)=y0+(y1-y0)x+y2-2y1+y02(x-1)x+y3-3y2+3y1-y06(x-2)(x-1)x+y4-4y3+6y2-4y1+y024(x-3)(x-2)(x-1)x+y5-5y4+10y3-10y2+5y1-y0120(x-4)(x-3)(x-2)(x-1)x+y6-6y5+15y4-20y3+15y2-6y1+y0720(x-5)(x-4)(x-3)(x-2)(x-1)x(4)

      1.2探測(cè)數(shù)據(jù)野值剔除與補(bǔ)償

      Newton插值法用一個(gè)高次多項(xiàng)式將探測(cè)數(shù)據(jù)擬合,包括前推插值法、后推插值法和中心插值法。前推插值法利用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過處理過的可靠數(shù)據(jù),為避免后續(xù)的野值傳遞,通常采用前推插值法。通過這些點(diǎn)擬合后續(xù)點(diǎn)數(shù)據(jù),能保證后續(xù)點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

      本文以第8點(diǎn)數(shù)據(jù)為例,判斷其是否為野值。假設(shè)前7個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)已判斷為正確數(shù)據(jù)。yi是原始數(shù)據(jù),yi為插值數(shù)據(jù)。令x=7,帶入公式(4),計(jì)算第8個(gè)點(diǎn)的插值:

      y7=y0-7y1+21y2-35y3+35y4-21y5+7y6(5)

      殘差計(jì)算公式:

      =17∑6i=0yi(6)7=|y7-|(7)

      式中,為前7個(gè)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值,7為y7的殘差。

      殘差序列的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式:

      σ=∑6i=0(yi-)2/6(8)

      式中,σ為殘差序列標(biāo)準(zhǔn)差。

      根據(jù)高斯誤差理論,當(dāng)測(cè)量值服從正態(tài)分布時(shí),殘差落在[-3σ,3σ] 區(qū)間的概率超過99.7%,落在此區(qū)間外的概率只有不到0.3%,因此,可以認(rèn)為殘差落于該區(qū)域之外的測(cè)量值為野值,這就是萊特準(zhǔn)則,即3σ準(zhǔn)則。此例中,根據(jù)該野值判定方法,若y7的殘差小于3倍標(biāo)準(zhǔn)差,則所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是正常值;若y7的殘差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差,則所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是野值,應(yīng)予以剔除,并用牛頓插值法求出的修正值y7來替換。

      2常規(guī)野值處理方法的局限性

      利用常規(guī)的野值處理方法對(duì)無人機(jī)氣象探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行野值剔除和補(bǔ)償時(shí),存在如下幾點(diǎn)不足:

      (1)在無人機(jī)氣象探測(cè)過程中,由于無人機(jī)飛行狀態(tài)的改變,數(shù)據(jù)的波動(dòng)性較大,若使用牛頓插值法對(duì)探測(cè)值進(jìn)行預(yù)判,其結(jié)果帶有主觀性、趨向性,可靠性較低,可引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蛯?duì)氣象探測(cè)值進(jìn)行預(yù)估計(jì),降低正常值誤剔除和野值漏剔除的風(fēng)險(xiǎn)。

      (2)萊特準(zhǔn)則往往應(yīng)用于靜態(tài)觀測(cè),對(duì)觀測(cè)狀態(tài)進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量,滿足正態(tài)分布要求。而在無人機(jī)運(yùn)動(dòng)過程中,目標(biāo)狀態(tài)不斷變化,屬于動(dòng)態(tài)測(cè)量,每個(gè)狀態(tài)都是單次測(cè)量,隨著目標(biāo)的運(yùn)動(dòng),測(cè)量的環(huán)境和精度也在發(fā)生變化[45],無人機(jī)探測(cè)值總體上不服從正態(tài)分布。由于探測(cè)值僅與高度有關(guān),且任意10m高層都可接收幾十組探空數(shù)據(jù),可選取相鄰的7組數(shù)據(jù),默認(rèn)其為同一高層的多次測(cè)量結(jié)果,滿足正態(tài)分布要求。因此,對(duì)于動(dòng)態(tài)探測(cè)過程,可利用萊特準(zhǔn)則分區(qū)域?qū)y(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行野值檢測(cè)。

      (3)無人機(jī)探測(cè)的溫度和壓強(qiáng)變化幅度差異較大,如氣溫值為十幾度,氣壓值為幾百帕,是氣溫值的幾十上百倍,且兩個(gè)測(cè)量值的變化幅度也有差異,氣溫值始終較為平穩(wěn),變化緩慢,而氣壓值的變化幅度是氣溫的數(shù)十倍,所以殘差落在3倍方差即[-3σ,3σ]區(qū)間的概率也不一樣。可根據(jù)具體參數(shù)來設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù),以解決上述問題。

      3氣象探測(cè)數(shù)據(jù)野值處理方法

      針對(duì)氣象無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),以及萊特準(zhǔn)則的適用范圍,通過引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?、劃分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理區(qū)域、自定義閾值等措施對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行改進(jìn)。

      3.1探測(cè)數(shù)值預(yù)測(cè)

      對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)大氣,壓強(qiáng)和溫度只與海拔高度有關(guān)。通常在無人機(jī)測(cè)風(fēng)的海拔高度范圍內(nèi),壓強(qiáng)和溫度可用下面的模型近似求得:

      P=P0exp(-g0HRT)(9)T=T0-6.51000H(10)

      式中:P0、T0和g0分別是海平面上的靜壓、靜溫和重力加速度,H是海拔高度。利用上述經(jīng)驗(yàn)?zāi)P涂梢灶A(yù)測(cè)無人機(jī)任意時(shí)刻、任意高度的探測(cè)數(shù)據(jù),相較于牛頓插值法的估算值可靠性更高。

      3.2探測(cè)區(qū)域劃分

      選取探測(cè)值相鄰的7組數(shù)據(jù)yi、yi+1、yi+2、yi+3、yi+4、yi+5、yi+6,默認(rèn)為靜態(tài)探測(cè)值,服從正態(tài)分布要求,利用公式(11)、(12)、(13)分別求出所選探測(cè)值的算術(shù)平均值、yi+7的殘差以及殘差標(biāo)準(zhǔn)差。

      i=yi+yi+1+yi+2+yi+3+yi+4+yi+5+yi+67(11)yi+7=|yi+7-|(12)σi=(yi-i)2+(yi+1-i)2+···+(yi+5-i)2+(yi+6-i)26(13)

      3.3閾值修正

      針對(duì)氣象探測(cè)數(shù)據(jù)變化幅值的不同,根據(jù)具體參數(shù)來設(shè)置不同測(cè)量值的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù),以達(dá)到所有參數(shù)落在某變化區(qū)域的概率值相似或相等的目的。

      若yi+7的殘差大于k倍標(biāo)準(zhǔn)差,則所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是野值,應(yīng)予以剔除,表示如下:

      yi+7=|yi+7-i|>kσi(14)

      式中,0.5≤k≤4,kσi為閾值。

      如果yi+7滿足下式:

      yi + 7 ,= |yi + 7-yi + 7 | > kσi (15)

      則yi+7也為野值。其中yi+7為利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)P颓蟮玫念A(yù)測(cè)值,yi + 7 ,為yi+7與其預(yù)測(cè)值的殘差。

      由于氣壓、溫度的變化是隨高度變化持續(xù)穩(wěn)定的過程,因此,無人機(jī)的探測(cè)值不存在階躍現(xiàn)象。將式(14)、式(15)合并:

      yi + 7 = |yi + 7 -i | > kσi yi + 7 ,= |yi + 7-yi + 7 | > kσi (16)

      式(16)為無人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)的野值判別公式。

      識(shí)別出野值,需對(duì)野值進(jìn)行修正,以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。本文采用溫壓經(jīng)驗(yàn)?zāi)P颓蟪鲂拚祦硖鎿Q野值,即:

      yi+7=yi+7(17)

      野值識(shí)別和修正流程如圖1所示。

      圖1野值識(shí)別與修正流程

      4仿真研究

      采用Matlab對(duì)上述方法進(jìn)行仿真,其中:k值根據(jù)參數(shù)類型、大小和變化情況作了相應(yīng)的調(diào)整,“壓強(qiáng)”參數(shù)k取值2.4,“溫度”參數(shù)k取值1.8。采用探空經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃透倪M(jìn)的萊特準(zhǔn)則檢測(cè)方法,保證數(shù)據(jù)預(yù)處理后的完整性以及準(zhǔn)確性。無論在數(shù)據(jù)幅值較低區(qū)域,還是在數(shù)據(jù)幅值較高區(qū)域,該方法都有較好的檢測(cè)效果。

      以氣象無人機(jī)探測(cè)的壓強(qiáng)為例。為了方便比較,截取某一時(shí)間段的氣壓值,構(gòu)建曲線如圖2所示。圖中含有孤立野值、連續(xù)野值及鋸形野值等。

      5結(jié)語(yǔ)

      本文提出了自適應(yīng)閾值的野值識(shí)別方法和基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷臄?shù)據(jù)補(bǔ)償方法,相對(duì)于常規(guī)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,準(zhǔn)確性更高。在某型氣象無人機(jī)探測(cè)軟件開發(fā)中進(jìn)行了應(yīng)用,證明了該方法的有效性。

      參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn):

      \[1\]費(fèi)業(yè)泰.誤差理論與數(shù)據(jù)處理\[M\].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004.

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      \[3\]李慶揚(yáng),王能超,易大義.數(shù)值分析\[M\].武漢:華中科技大學(xué)出版社,1982.

      \[4\]權(quán)太犯.目標(biāo)跟蹤新理論與技術(shù)\[M\].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2009.

      \[5\]王中宇,劉智敏,夏新濤,等.測(cè)量誤差與不確定度評(píng)定\[M\].北京:科學(xué)出版社,2008.

      責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:杜能鋼)

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