基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿

• 作者: 丁志宏 叶君好 庞钰宁 张瑞国 李春雨 许文彤
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 随机误差补偿 非平稳时间序列 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 数据处理
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP971.1
• 字数: 2919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2016.11.011

摘要

针对雷达数据随机误差超差的问题，分析了非平稳时间序列自回归求和滑动平均（ ARIMA）模型，并以雷达某次实测国际空间站数据的前4000点数据建立ARIMA模型，设计了基于此模型的Kalman滤波器，利用所设计滤波器对雷达前4000点数据和剩余数据分别进行了滤波处理，补偿后误差为原数据的13．7％和20．1％。结果表明：该方法能有效降低雷达测量数据随机误差，提高数据质量。