基于噪声对消技术的振动信号提取方法研究

用神经网络噪声对消技术对遥测振动混噪信号进行信号提取。将BP神经网络作为自适应噪声对消滤波器，以导弹上振动传感器临近位置的噪声传感器所采集噪声信号作为参考噪声，对混噪的振动信号进行噪声对消，实现噪声抑制，提取有用信号。分析实际飞行试验数据处理结果，证明了BP神经网络自适应噪声对消器可以有效提取强噪声背景下的弱信号，且具有较快的收敛速度和收敛性能。     

多站位测量体制下遥测预处理数据提取研究

导弹武器试验中,遥测数据受遥测信道以及接收设备性能等因素影响,会产生丢帧,漏帧情况,严重影响遥测数据处理精度,针对这一情况,提出了一种多站位数据综合比对数据提取处理方法,对多站位数据进行逐字节提取,进行可信度比对,达到了充分利用测量数据信息,提高遥测数据处理精度的目的.试验数据处理结果证明了该方法比传统单站数据处理更能保证处理结果的准确性、完整性和可靠性.     

制导工具系统误差分离的模型优选方法

对制导工具系统误差分离模型参数优选方法进行了研究。根据制导工具系统误差系数与遥外差之间的关系,误差系数之间的相关性以及遥外差对各项误差的偏导数,综合判定某项误差系数是否应遴选入制导工具系统误差模型,从而克服了传统回归分析方法进行最优模型选择时未充分考虑制导工具系统误差分离应考虑的工程实际。仿真数据处理结果证明了文中方法实现制导工具系统误差模型系数优选的可靠性。