【摘 要】
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由于受周围环境干扰和传感器短暂性失效等因素的影响,无人机风场测量数据中包含较大野值或成片野值,影响测量数据的准确性。根据无人机测风的特点,结合Kalman滤波算法、强跟
【机 构】
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解放军理工大学气象海洋学院,中国人民解放军94994部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41076118)
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由于受周围环境干扰和传感器短暂性失效等因素的影响,无人机风场测量数据中包含较大野值或成片野值,影响测量数据的准确性。根据无人机测风的特点,结合Kalman滤波算法、强跟踪滤波算法和抗野值修正算法的优点,通过对滤波发散趋势的分析,提出上述滤波算法的使用条件,构造了一种抗野值抑制发散滤波算法,并进行了实验论证。实验结果表明:该算法能有效克服野值对滤波造成的不良影响,具有良好的抗野值能力、跟踪能力,保证了滤波精度,可适用于无人机风场测量。
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