趙軍

（中國電子科技集團公司第五十四研究所河北石家莊050081）

1 引言

基于C語言的數(shù)據(jù)處理軟件在測控系統(tǒng)中應用廣泛[1]，它提供了良好的人機交互平臺，它的使命是監(jiān)視測控目標的工作狀態(tài)，信息采集和處理，完成對目標的故障報警、鏈路和設備控制。測量數(shù)據(jù)作為其中的關鍵數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)處理軟件的核心處理部分，同時起著至關重要的作用。

針對鏈路中測量數(shù)據(jù)所產生的跳值和斷點等問題，軟件采用了數(shù)據(jù)緩存技術，采集來自鏈路的測量數(shù)據(jù)進行處理，通過緩沖區(qū)保存的有效數(shù)據(jù)量對后續(xù)數(shù)據(jù)進行合理性判斷和預測，也就是準則和卡爾曼濾波相結合的數(shù)據(jù)處理技術，保證了數(shù)據(jù)的有效性，提高了數(shù)據(jù)連續(xù)性和平滑性[2]。在研制過程中，通過實驗，保證了它的可靠性。

2 功能概述

在測控系統(tǒng)中，地面站定向天線對飛行目標實現(xiàn)實時準確的跟蹤是保證測控鏈路穩(wěn)定可靠的關鍵，其中測量數(shù)據(jù)方位角是重要的跟蹤數(shù)據(jù)。利用方位角實現(xiàn)天線對飛行目標的跟蹤和引導[3]。

假設觀測站位置在P1點，目標點在P2點，測出觀測站到目標的真北夾角A，測量方位角（真北）示意圖如圖1所示[4]。但由于任務過程中，無線電鏈路特性和干擾等因素的影響，測量數(shù)據(jù)會出現(xiàn)跳值及斷點數(shù)據(jù)，對天線跟蹤飛行目標產生了很大的影響。必須要進行修正，要保證送給用戶的數(shù)據(jù)是連續(xù)、有效和可靠的?；诖?，提出了采用準則和卡爾曼濾波相結合的數(shù)據(jù)修正技術來提高測量數(shù)據(jù)的平滑連續(xù)及有效性。

圖1 測量方位角（真北）示意圖

3 數(shù)據(jù)的修正

3.1 3б剔除野值

通過以上步驟，進行循環(huán)處理，數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的內容是一直更新的，更新數(shù)據(jù)為當前鏈路接收到的有效數(shù)據(jù)，遵循先進先出的堆棧原則，通過以上方法，可以有效的去除鏈路誤差帶來的數(shù)據(jù)跳值，并對跳值進行更正.同時根據(jù)當前有效數(shù)據(jù)進一步修正，也就是下面的卡爾曼濾波修正。

3.2 卡爾曼濾波平滑算法

卡爾曼濾波采用狀態(tài)空間的概念，把數(shù)據(jù)處理過程視為線性輸出，輸入輸出關系用狀態(tài)方程描述；借助測量數(shù)據(jù)過程的狀態(tài)轉移方程，根據(jù)前一時刻的估計輸出量，得出當前時刻的預測估計量，并通過與當前輸入量的誤差，濾波修正預測估計，輸出當前時刻的估計輸出量；以這種不斷預測-修正的線性遞推方式獲得逐點濾波結果。卡爾曼濾波的線性遞推數(shù)學模型及推導。

利用卡爾曼濾波進行狀態(tài)估計可以分為3個步驟：初始化、預測和更新。狀態(tài)方程：

觀測方程：

一步狀態(tài)預測方程

一步狀態(tài)預測誤差協(xié)方差矩陣

狀態(tài)濾波方程

增益矩陣

狀態(tài)濾波誤差協(xié)方差矩陣

由此得到濾波器的新息方程和新息方差為

在利用卡爾曼濾波修正算法對動態(tài)測量數(shù)據(jù)濾波處理中，根據(jù)新的樣品值，實時檢測濾波器的新息值和新息方差，實現(xiàn)對測量數(shù)據(jù)的平滑和重構?？柭鼮V波處理過程如下：

①利用估計的真值初始化卡爾曼濾波器。初始條件為：

新測量的數(shù)據(jù)進行最優(yōu)估計。?準則和卡爾曼濾波處理算法通過對輸入數(shù)據(jù)進行處理，實時得到當前位置參數(shù)的估計值，并預測下一個位置的估值，當數(shù)據(jù)正常時，則發(fā)送給用戶；當數(shù)據(jù)出現(xiàn)斷點、跳點或者數(shù)據(jù)暫時丟失時，利用算法的記憶功能，也就是緩存區(qū)內的最終數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)丟失瞬間時的狀態(tài)參量對輸出數(shù)據(jù)進行估計，并將結果送給用戶。

4 數(shù)據(jù)處理分析

為了驗證上述方法的可行性和修正效果，首先進行了仿真，數(shù)據(jù)源采用實際聯(lián)調的測量方位角。數(shù)據(jù)修正前后對比如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)處理分析圖

由上圖可以可見：①采用準則和卡爾曼濾波處理方法后，有效剔除了跳值，并重構了剔除跳值后測量數(shù)據(jù)的連續(xù)性和有效性；②對測量數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的毛刺，采用準則和卡爾曼濾波處理算法后，誤差明顯下降，保證了測量數(shù)據(jù)的平滑性；③當出現(xiàn)較多跳值時，濾波器一直是收斂的，并對部分跳值進行了有效剔除和預測。

5 結束語

軟件采用了數(shù)據(jù)緩存方法，通過緩沖區(qū)保存的有效數(shù)據(jù)量對后續(xù)數(shù)據(jù)進行合理性判斷和預測，并基于3б準則和卡爾曼濾波相結合的修正技術，可以剔除測量數(shù)據(jù)中的跳點，還可以對測量數(shù)據(jù)中的毛刺進行平滑，對測量數(shù)據(jù)中的斷點進行重構，有效性，實時性較強。經過試驗，處理后數(shù)據(jù)達到了技術指標要求，較好地反映目標的運動狀態(tài)，及時、準確地對目標進行鑒定。

[1]KRUGLINSKID J.Visual C++技術內幕[M].北京:清華大學出版社,1997.

[2]劉蘊才,房鴻瑞,等.遙測遙控系統(tǒng)[M].北京：國防工業(yè)出版,2000

[3]LAJOIEJ.C++Primer(中文版)[M].北京:中國電力出版社,2001.

[4]武漢大學測繪學院大地測量教研室.大地測量學基礎編[M].湖北:武漢大學出版社，2005.

[5]祝轉民,楊宜康等.Kalman濾波工程應用問題分析及改進方法研究[J].宇航學報,2002,23(3):65-69.

[6]武漢大學測繪學院測量平差教研室.測量平差基礎[M].北京:測繪出版社,2000.