[發明專利]一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法

有效

• 申請號: 201710083694.3
• 申請日: 2017-02-16
• 公開（公告）號: CN106933977B
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 蘇浩秦;呂達;宋璟;舒勝;林清;尹永鑫;胡強
• 申請（專利權）人: 中國航天空氣動力技術研究院
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F17/17
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 徐輝

本發明提供了一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法。飛行器在飛行過程中，會在飛行記錄儀中記錄下飛行參數，數據中包含不合常理的野值，需要剔除才能滿足事后分析的要求。采用數據分段方法將飛行數據有規律的分解，利用曲線擬合的特點可快速匹配相關數據點，并得到有關統計信息，將不同飛行參數的統計信息組合成方差組，利用徑向基神經網絡分類特點，可快速識別包含野值的飛行參數段，隨后對病態數據段根據最大最小值以及均值的特點快速識別野值的位置，依次類推，得到不同飛行參數全數據段的野值點。此方法采用大數據挖掘的思想，不同于普通多點濾波發掘野值的方法，尤其是對海量含野點的數據具有較好的快速性與準確性。

技術領域

本發明提供了一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，屬于飛行控制系統中數據處理領域,主要應用于無人機飛行數據野值處理。

背景技術

在無人機飛行試驗中，需要測量無人機飛行中的各種飛行參數，并將其保存在數據記錄儀中供事后分析。但測量中由于設備或信號的問題，記錄的數據含有野值，這種野值如果不剔除的話，會為飛機性能事后分析帶來較大影響，因此在數據分析前有必要采取一定的方法來剔除野值，保證數據的完備性和可靠性。

在已有的剔野值方法中，一般采用多點平滑濾波計算先驗均值，然后采用當前值與先驗均值比較的方法來判斷是否當前值為野值；或者采用kalman濾波的方法，估計先驗值的統計信息，計算kalman方程來預測，判斷當前值是否為野值。但上述方法均有計算量大，處理時間長或計算方法較為復雜的缺點，當飛行數據較大時，會花費較多的時間。

如何采用數據挖掘的思想來處理飛行數據的野值問題，是本領域亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明的技術解決問題是：克服現有技術的不足，提供了一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，實現了對無人機海量飛行數據快速提取野值。

本發明的技術解決方案是：

提供一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，步驟如下：

(1)設置輸入矩陣P∈R^3×4，其中列向量為飛行參數，包括經度、緯度、高度的擬合方差，行向量代表四類門限，分別為每個飛行參數不含野值，只有經度含野值，只有緯度含野值和只有高度含野值含野值情況下的門限；采用徑向基神經網絡(RBN)訓練矩陣P∈R^3×4；

(2)讀入經度，緯度和高度飛行數據，每個飛行參數數據量為N，將每個飛行參數分為M個一段，共分為N/M段；采用多項式擬合方法對每個飛行參數每段數據進行擬合，得到擬合統計均方差矩陣Cov_∈R^3×(N/M)；

(3)將步驟(2)得到的擬合統計均方差矩陣Cov_∈R^3×(N/M)用矩陣P∈R^3×4進行門限檢驗，共產生N/M個分類量，將它們放置到分類向量組里Class_seri_∈R^(N/M)×1，實現數據段的粗分檢；

(4)對步驟(3)中產生的分類向量組Class_seri_∈R^(N/M)×1進行識別，當分辨出Class_seri_含有不為第一類門限的分類時，說明該數據段含有野值；對經度、緯度、高度分別將含野值的數據段抽取最大值、最小值和均值max(i),min(i),mean(i),i∈[1,N/M]；計算判斷所處范圍，當時，將第i段中的數據中的最大值max(i)替換為均值mean(i)；當時，將第i段中的數據中的最小值min(i)替換為均值mean(i)；當時，不進行處理；對所有數據段處理完成后，獲得剔除飛行參數野值后的正常數據。

優選的，步驟(4)中還包括當時，將最大值max(i)的位置記入野值記錄向量WILD_POINT中，當時，將最小值min(i)記入野值記錄向量WILD_POINT中。