[发明专利]一种传感器测量数据斑点检测修复技术

说明书

本发明了一种传感器测量数据斑点检测与修复技术，属于传感器测量数据处理与应用领域，适用于航天器遥测数据分析与处理。本发明提出的斑点数据检测与修复技术，对等时间间隔的采样序列进行50%剔点拟合，计算拟合残差方差，构造安全管道半径，超出安全管道内的测量数据判为异常数据，若相继出现多个异常数据则为斑点，对单个异常数据和相继出现的多个异常数据斑点进行修复。本发明具有强的工程实用性，可以简单、方便地完成各种不同类型测量数据序列的斑点诊断与修复处理。

技术领域

本发明涉及传感器测量数据处理领域，具体涉及一种传感器测量数据斑点检测修复技术。

背景技术

传感器是工程控制的重要构成部件。传感器测量数据质量直接影响到控制工程的效果与安全性。航空航天等广泛领域中，由于测量对象工况不稳、环境干扰、传输误码、测量误差和操作过失等各种原因，传感器测量常含严重偏离真实值的野值和斑点。野值和斑点的存在，会降低数据可信度，影响处理结果质量，甚至会威胁控制系统安全运行。例如，星载陀螺和太阳敏感器等设备的测量数据异常，会导致卫星姿态失稳，进而会影响其安全运行。因此，传感器测量数据处理过程中，必须先进行异常数据判别和处理，改进数据质量。

传感器采样数据中野值点常见表现形态有跳点、孤立野值、野值斑点几种类型。其中，野值斑点(简称斑点)因其成片出现且通常呈现非规律性与非规则性，检测、诊断和修复的难度远比单个野值困难得多。

从工程数据处理的角度，斑点处理既是测量数据分析与处理的难点之一，也是保障数据处理可靠性和处理精度的“瓶颈”问题之一。采样数据处理领域常用的孤立型野值数据处理方法，难以有效克服斑点带来的不利影响。

发明内容

为解决传感器测量数据中野值和斑点等杂质数据问题，本发明提供了一种传感器测量数据野值和斑点的检测修复技术，发明内容包括：测量数据剔点拟合算法和安全管道构建方法。

进一步地，所述安全管道构建方法中超出安全管道内的测量数据为异常数据，采用斑点检测技术与斑点修复技术压缩超出安全管道的数据到安全管道内，实现斑点修复。

进一步地，所述测量数据剔点拟合算法的具体步骤为：

设置窗口半径k＝5，计算滑动窗口3阶全点拟合：

其中计算滑动窗全点拟合残差序列记中值算子med，设置窗口半径r＝2k，计算滑动窗残差绝对值片段中值：

设置窗口半径r＝2k，构造50％判别矩阵：

构造矩阵：

计算滑动窗口3阶50％剔点拟合：

进一步地，所述安全管道构建方法的具体步骤为：

计算滑动窗50％剔点拟合残差序列根方差的最可靠估值：

设计测量数据安全管道上壁和下壁：

进一步地，所述斑点检测技术的具体步骤为：

如果则测量数据y(t_i)为偏大型野值；如果则测量数据y(t_i)为偏大型野值；若连续出现多个野值，则为斑点。

进一步地，所述斑点修复技术的具体步骤为：

如果则数据修复为如果则数据修复为