基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿

发布时间：2017-08-20 06:27

  本文关键词：基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿

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【摘要】：针对雷达数据随机误差超差的问题,分析了非平稳时间序列自回归求和滑动平均(ARIMA)模型,并以雷达某次实测国际空间站数据的前4 000点数据建立ARIMA模型,设计了基于此模型的Kalman滤波器,利用所设计滤波器对雷达前4 000点数据和剩余数据分别进行了滤波处理,补偿后误差为原数据的13.7%和20.1%。结果表明:该方法能有效降低雷达测量数据随机误差,提高数据质量。
【作者单位】： 中国人民解放军63726部队;
【关键词】： 随机误差补偿 非平稳时间序列 卡尔曼滤波
【分类号】：V243.2
【正文快照】： 0引言雷达测量数据的随机误差是衡量设备性能的重要指标之一,直接关系到雷达数据的使用质量,如:高精度轨道拟合、不同雷达间数据融合比较、事后目标特征参数提取等[1-2]。在雷达设计时,常采用良好的器件从硬件上降低系统内部噪声,或采用滤波方法从算法上进行数据平滑,使随机误

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本文编号：705072