朱红运 苗岩松 庞建国

（太原卫星发射中心，太原 030000）

0 引言

在航空、航天等试验中，由于受飞行器姿态、传感器性能、天线方向及飞行器振动等因素影响，遥测数据中有时会存在异常跳变的值，这种由测量设备或传输过程产生的严重偏离正常值的数据称为野值[1-5]。野值的出现将严重影响对遥测信号特征的分析，因此，剔除野值是分析遥测信号特征的一个重要前期步骤[6-8]。

目前，常用的野值处理方法主要有三种[9-10]：一是在分析数据统计特性基础上，通过设置合理的阈值对野值进行判别和剔除，主要有罗曼诺夫斯基准则、狄克松准则及莱特准则等；二是通过提取并分析数据特征对野值进行判别和剔除，主要有小波变换方法、信号特征提取方法等；三是求取并分析数据的估计值与原始值差的统计特性来进行判别。第一种方法未充分利用原始测量数据中包含的信息，误差较大；第二种方法算法复杂、计算量大；第三种方法大多基于滤波为最优情况，而对非最优滤波情况下的野值检测及处理能力有限。

卡尔曼滤波具有滤波效果好、实时性强等优点，已在工程实践中得到了广泛应用[11-14]。鉴于此，为有效剔除遥测数据中野值并降低背景噪声干扰，本文提出了一种基于卡尔曼滤波的遥测数据野值剔除方法，该方法在采用卡尔曼算法对遥测数据滤波时，通过引入判别因子降低滤波系统误差的影响，并利用判别因子对野值进行修正；最后通过仿真实验对该方法的有效性进行了验证，并将其应用于遥测信号野值剔除实例。……