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引信决策异常值处理算法研究

王晓华  
【摘要】: 引信决策过程实质上是一种多传感器信息的融合过程,通过多传感器信息的融合可以得到优化的引爆控制精度。但是,来自不同传感器的信息并不能保证具有一致性,有的甚至是相互矛盾、相互排斥的,如果直接对这些信息进行融合,结果可能并不比单传感器控制系统优良。出现多传感器信息矛盾的原因主要因为个别传感器给出的信息出现了异常,因此,在进行融合前剔除异常信息是决定多传感器融合系统性能的关键。 本论文主要研究异常值处理算法,根据有关文献提出的引信决策数学模型,分析了可能的异常值模型,并重点研究加性异常值处理问题。 论文运用测度论和估计理论,探索了可应用于引信决策的中位数估计、“3σ”置信距离估计和基于Bayes的置信距离估计三种稳健估计算法,并结合构造的随机正常值样本、随机异常值样本,用蒙特卡罗法分别对该三种算法进行了数字仿真验证。 论文提出了不进行异常值预处理,而直接进行引信决策数据融合的模糊算法,同时进行了数字仿真,结果表明该算法能有效抑制异常传感器、增强控制系统引信决策的稳定性。


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