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航天靶场观测数据是鉴定运载火箭性能的重要依据，数据中的异常值严重影响数据处理的质量．传统的靶场异常数据处理方法不能适应日益提高的精度要求．为了解决这一问题，文章分析了测量数据中粗大误差的特点，提出了一种适合靶场观测数据的基于局部K-距离的异常数据检测算法LKD（LocalK—Distance）．该算法通过计算对象与最近k个最近邻中的最大距离来分析数据对象的稀疏程度，从而检测异常值．实验结果证明，该方法简单快速，对粗大误差的检测有效率可达90％以上．