用自助法估计外弹道测量数据随机误差分布特性

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1、第31卷第1期飞行器测控学报v01．31No．11111生!旦』壁望!望垒!壁!苎卫垒竺竺竺!垒!!!!鱼￡!星竺塾旦壁!壁gY里!堡：!!!!用自助法估计外弹道测量数据随机误差分布特性+周慧，马擎宇(92941部队·辽宁葫芦岛·125001)摘要：针对外弹道测量数据的有限性使随机误差的分布估计不够准确的问题，提出了基于Bootstrap(自助)方法的外弹道测量数据随机误差分布特性估计。首先对测量数据采用样条分频技术得到随机误差的初步估计，然后采用三次多项式拟合修正样本经验分布函数，替换传统Bootstrap方法中经验分布函数，得到随机误差的Bootstrap样本，计算

2、Bootstrap样本的统计量，从而得到精度较高的外弹道测量数据随机误差模型。从仿真数据验证结果来看，解决了传统Bootstrap方法仿真随机样本相对比较集中的问题。关键词：外弹道测量；系统误差；随机误差；Bootstrap方法中图分类号：V557．5文献标识码：A文章编号：1674—5620(2012)01—0075—05EstimationoftheRandomErrorDistributionCharacteristicsofExteriorBallisticMeasurementDataBasedonBootstrapMethodZHOUHui。MAQingyu

3、(PLAUnit92941，Huludao，LiaoningProvince125001)Abstract：Asaresultofthelimitednessofballisticmeasurementdata，distributionestimationoftherandomerroriSnotaccurateenough．Tosolvethisproblem，thispaperproposesrandomerrordistributioncharacteristicsestimationofballisticmeasurementdatabasedonBootstr

4、apmethod．First，preliminaryestimationoftherandomerrorisobtainedwithsplinefrequencydivisiontechnologyfrommeasurementdata．Then，empiricaldistributionfunctionofthetraditionalBootstrapmethodisreplacedbytheempiricaldistributionfunctionofcubicpolynomialfittingcorrectionsampletOobtaintheBootstrap

5、sampleoftherandomerror．Highaccuracyrandomerrormodeloftheballisticmeas—urementdataisgotbycomputationofthestatisticsoftheBootstrapsample．SimulationandvalidationdatashowsthattheproblemoftherelativeconcentrationofthesimulationrandomsampleinthetraditionalBootstrapmethodissolved．Keywords：Balli

6、sticMeasurement；SystemError；RandomError；BootstrapMethod外弹道测量数据的准确度和置信度直接关系着武器装备试验鉴定结论的准确性。但是，由于测量设备、环境及方法的原因，测量数据是被误差“污染”的数据，因此外弹道测量数据处理实质是误差处理。分析计算随机误差分布模型，寻求克服随机误差的方法，是数据处理一项很重要的工作。经过大量弹道数据实验证明，外弹道测量数据的随机误差服从正态分布。但有时测量数据有限，使得对随机误差的分布估计不够准确[1]。因此，本文提出了基于Bootstrap(自助)方法[2“]的外弹道测量数据随机误差分布

7、特性估计。1基本思路测量数据一般具有以下形式[3]Y—X+e其中y是测量值；X是系统误差补偿后的真实信号，是不能测量的变量；￡是随机误差变量，且X与e相互独立。对于变量y的一组测量值y，，y。，⋯，y。，它们都满足“Y：一X。+e：，Vi∈{1，2，⋯，咒)式中e：表示随机误差中的一个值；X：是对应X*收稿日期：2011一09—13；修回日期：2011—10—08第一作者简介：周慧(1972一)，女，硕士，高级工程师，现从事数据处理工作；E-mail：zh200016@sina．corn飞行器测弪学报第31卷的变量。本文首先对测量数据{y