靶场实时测控数据质量评估算法
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摘 要：为了在武器装备试验中及时反映参试测控设备的跟踪测量情况，准确评价设备的实时数据质量，该文研究了数据分析规则，建立了合适的实时测控数据质量综合评估模型，编写了处理软件。经过试验检验，该算法能够及时反映测控装备完成任务情况和整体工作状态，提高试验效能，有利于科学组织试验，为试验任务的圆满完成提供可靠的保障。
关键词：质量评估 规则 精度分析 数学模型 数据质量
中图分类号：TJ06 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）03（a）-0190-02
Abstract： In order to really reflect the state of tracking test in weapon equipment and accurately evaluate the real-time data quality of the equipment， in this paper， by researching the rule of data analysis， the mathematical model to quality comprehensive evaluation of TTC data is established， and the data processing software is developed. The task completion and whole situation of equipment has been reflected through the experiment test， and the tasks can be fulfilled successfully. Moreover， the results indicated that the method was beneficial to improving test efficiency and developing scientific experimentation.
Key Words： Quality evaluation; Rule; Accuracy analysis; Mathematical model; Data quality
随着武器装备的迅速发展，靶场武器鉴定试验的内容越来越丰富，试验的密度和难度逐渐提高。由于任务的复杂性、测量方式和数据传输手段的多样性等因素的影响，需要对实时测控数据的质量情况进行统计与评估。试验指挥决策人员，不仅需要关注被试目标弹道轨迹，同时还需要实时了解测控装备信息采集、传输、处理情况，及时反映所属装备跟踪情况，迅速定位测控装备和处理软件出现的问题，及时采取措施。同时，对试验任务完成情况和测控跟踪的综合效能进行准确的评价。为试验的安全决策提供可靠依据。
1 测控信息数据元素
靶场试验测控设备根据测控体制不同，可以分为雷达测控设备、微波统一测控系统设备、光学测量设备、GPS等。通过不同的测控设备，实时采集到被试目标的光测、GPS、遥测和遥控信息，这些信息构成了测控信息质量分析的数据集。数据质量分析的过程是对测控信息进行数据整理和挖掘的过程。虽然每一类测控数据包含的数据内容不尽同，但是经过统一约定的格式转换后，就可以使得每类测控数据可检查、可追踪、可评价。
根据靶场试验的特点，将数据质量分析模型应用于靶场测控信息质量分析中，制定出质量分析规则。质量分析规则既是质量分析的判断标准，同时是进行质量分析的基础和前提。这些规则可以单独使用，也可以彼此关联使用。测控信息质量分析对象是实时的测控数据，主要关注包括重复数据的检测、丢帧数据的处理、异常野值的检测等。具体包括信息源的规范性、实时性、准确性和等几个考察方面。其中规范性包括检查每个信息元采集传输的信息类别与数据帧的长度是否正确;信息源代码、类别填写是否正确;帧同步和状态信息标志是否有效。实时性检查包括数据时延的统计，指对比同类数据每帧的采样时间与数据接收时间差;时序的判断，指对比相邻帧的间隔时间是否符合约定的采样频率;准确度检查包括计算实测值与理论值的偏差、分析误差、有效时段的统计等判断是否符合试验要求。
2 数学模型计算方法
2.1 测量数据野值的计算方法
包括数据的异常值剔除，插值外推。进行数据处理时必须先对测量数据的异常值进行判别和处理，在测量过程中，测量数据是动态变化的，且在误差允许范围内随时间连续变化。当测量数据存在异常值时，就存在超范围的突变，可以建立下面准则来识别测量数据是否为可疑的异常值。
以前面连续正常的测量数据为依据，应用最小二乘估计和时间多项式外推后一时刻的观测数据估计值，与该时刻的实测数据作差，识别差值是否超过给定的门限δ。假若超过门限δ，则认为该观测数据是可疑异常值。
假设连续4个观测数据记为i-4、i-3、i-2、i-1，由最小二乘估计线性外推获取第i时刻观测数据的估计值为：
2.2 测量数据状态、时延统计方法
针对各类实时测控数据中的时间信息进行处理，对于數据状态处于有效跟踪情况下，判断并统计数据时间错误点数量，统计测控数据时延值。 在设备状态有效的前提下，一组测量数据1、2、…、n的时间序列为{ti}，与之相应的系统时间序列为{Ti}，则这组测量数据的时延均值y可表示为：
2.3 测量数据残差统计方法
外侧系统跟踪目标所得观测量是随时间变化的连续曲线，故可用一个时间多项式描述它，利用最小二乘估计可以拟合出观测数据的时间多项式，然后对拟合后的残差进行统计，得到观测数据的随机误差方差、均方差和相关的估计值。测量值Xi对应时刻的真值为Ai，方差Vn的迭代公式为：
3 实时测控数据质量分析
质量分析系统的数据层包括外部测控设备实时输入的数据和经过中心计算机实时处理后的结果数据。处理层既包括对数据来源及数据格式的分析，还包括判断规则中各类期望值的设置。飞行试验前准备阶段需要根据之前的经验制定针对此次试验的数据分析规则，即完成对规则库的维护工作。由于每次试验任务被试目标飞行轨道不同，所以需要在试验准备阶段对有变化的期望值重新设置，制定出适用于此次飞行任务的规则集合。在实时分析过程中，根据需求的不同，调用相应的分析规则进行分析、统计。当怀疑数据采集出现问题时，针对各种导致问题发生的原因，及时调整规则的调用顺序，以便快速定位故障原因。在飞行试验过程中，进行实时数据质量分析工作，可实现对任务开展过程进行实时动态监视预警，迅速捕获异常数据，及时对异常情况进行故障分析，对试验鉴定任务完成情况给出定量分析结果。另外，除了进行数据质量实时分析，还可以对实时记录的数据文件有针对性地进行事后分析。对重点数据进行追踪、查询和数据比对检查，形成数据质量分析报告。
根据试验需求，对某次试验测量结果按照制订规则进行数据分析，结果见表1。
4 结语
该文根据飞行鉴定试验的特点，研究了数据质量分析方法，给出了靶场试验信息质量分析規则。通过软件系统，将数据质量分析方法应用到试验任务中，实现了实时测控数据的质量评估功能。为指挥员了解掌握测控设备的试验效能，优化试验方案，降低试验消耗和科学组织训练提供了可靠依据，为试验任务的圆满完成提供了有力保障。
参考文献
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