贾克斌，王彦明，杨加春，刘鹏宇

(1.北京工业大学信息学部，北京 100124；2.先进信息网络北京实验室，北京 100124；3.北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室，北京 100124；4.天津华云天仪特种气象探测技术有限公司，天津 300392)

随着全球气候变化，高空探测在气候预测中越来越重要.气象探测是获取大气变化信息的重要手段，在高空探测过程中，气压值是重要的参数之一，气压传感器测量精度直接影响到最终探测结果.在气象测量过程中，气压传感器受外界环境影响会表现出非线性特性，其原因有多方面: 1) 由于传感器自身材质、设计方案、制作流程等条件的限制，非线性特征不能完全消除[1]；2) 传感器标定环境存在干扰，使传感器特性点发生漂移，测量结果产生偏差，从而造成非线性[2].

传感器设计原因造成的非线性误差在其出厂时已经存在，无法进行优化，因此，环境干扰是影响传感器测量精度的主要因素，通过对传感器进行标校实验，采集干扰因素来进行误差补偿，成为传感器校正的主流思路[3].

为改善传感器工作性能，实现非线性校正，相关科研人员进行了大量的实验，通过对传感器采集的数据进行分析来设计相应的补偿机制，从而实现传感器的校正.文献[4]采用非线性积分器进行相位校正，提高了控制系统的稳定性；文献[5]采用串并联电阻网络对热敏传感器进行校正，使温度传感器测量精度显著提升.然而，通过硬件电路进行校正，成本高……