【摘 要】
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随着多普勒速度计程仪的广泛应用,测速的精度也成为了人们关注的热点.有些情况下多普勒计程仪的输出中会出现局外数据(野值点),所谓局外数据就是个别数据与大多数数据的特性
【机 构】
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杭州应用声学研究所声纳技术重点实验室,杭州310023哈尔滨工程大学水声学院,哈尔滨150001
【出 处】
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2014黑浙苏鲁津四省一市声学学术会议
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随着多普勒速度计程仪的广泛应用,测速的精度也成为了人们关注的热点.有些情况下多普勒计程仪的输出中会出现局外数据(野值点),所谓局外数据就是个别数据与大多数数据的特性不一致,可能是偏离载体的速度,就需要对多普勒导航的数据进行后置平滑处理,将野值点剔除,得到平滑曲线.一般常用的滤波平滑方法是替换法、均值滤波法等,但是这些方法只适用于野值点少的数据.本文研究了三种剔除野值点的平滑方法——动窗加权中值法、圆筛法、卡尔曼滤波法.在MATLAB环境下,对三种方法进行了仿真,比较三种方法的优缺点,总结三种方法的适用条件,并用三种方法分别处理湖试数据.经过比较分析得出,在野值点较小且密集的情况下,卡尔曼滤波法优于其他两种,但是对于野值点较大的情况下滤波平滑效果下降.综合考虑得到一种处理多普勒计程仪后置数据的协同方法.
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