粗大误差判定准则在靶场试验数据预处理中的应用

刘艳，于露

（91550部队，大连 116023）

由于靶场飞行器飞行试验测量数据的获得来之不易，试验数据处理和分析成为整个飞行器飞行试验重要的环节之一。在飞行器飞行试验测量中，测量误差的来源主要包括测量方法误差、设备误差、环境误差和人员误差等。多种原因造成了测量数据中包含某些错误观测量。工程中通常将测量误差分为三类，即系统误差、随机误差和粗大误差［1］。对于不同的类型误差，有不同的误差特性和不同的数据特性，采用不同的数据处理方法。粗大误差是指量值比较大的误差，可能由于某些突发性异常因素造成，也可能由于人为因素或是其它未知因素造成［2］。粗大误差的存在显著歪曲了测量结果，影响测量结果的准确性和可靠性。试验数据进行预处理目的是剔除粗大误差［3］。由于到目前为止，还没有适合靶场各种复杂条件下统一的粗大误差判定准则，急需的实时数据处理需要快速进行粗大误差的判定，粗大误差判定准则如何在靶场数据处理中得到应用，需要对常用的四种粗大误差判定准则应用特点进行分析。寻求不同数据使用要求下粗大误差的判定方法，旨在利用试验测量数据对被试飞行器的性能做出合理的鉴定，为飞行器改进设计、装备定型和部队使用提供结论性意见。

1 试验数据预处理的方法

试验数据测量粗差是指一组试验测量数据中，明显偏离正常值的那些值，通常表现为脱离绝大多数数据点，数值相差悬殊、离散出现、数量不多，也称为跳点、野值［4］。……