科技论文写作中数据处理方法的创新性分析

夏君子

（中国空空导弹研究院《航空兵器》编辑部，河南洛阳 471009）

科技论文写作中数据处理方法的创新性分析

夏君子

（中国空空导弹研究院《航空兵器》编辑部，河南洛阳 471009）

随着科学技术的发展，实验数据呈现出日益多样性和复杂性趋势，现有的数据处理方法面临许多挑战。如何进行数据处理方法的创新，成为科学技术研究的一个重要议题。通过分析近年来航空航天技术领域的一些中文科技论文，提出了科学技术研究与科技论文写作中数据处理方法的融合创新、设计创新、改进创新与应用创新等四种创新方法，以期解决实验数据日益多样性和复杂性带来的问题。

科技论文;写作方法;数据处理;创新性

由于许多干扰，通过观测和实验获得的数据通常具有不确定性，因此，在科技技术研究和科技论文写作中，为了更真实地揭示研究对象的自然规律，需要进行数据处理。

目前已经有许多数据处理方法，但每种方法都有其前提条件和假设［1］，若研究对象满足其条件和假设，则可以获得比较客观的效果，进而更好地挖掘科技论文的创新元素;否则，可能得出错误的或者不完善的结论，进而影响到研究成果的创新性。随着科学技术的迅速发展，观测和实验数据更具多样性和复杂性，现有的数据处理方法面临许多严峻的挑战。如何进行数据处理方法的创新，成为科学技术研究和科技论文写作的一个重要议题。为此，以近年来航空航天技术领域的一些中文科技论文为主要案例，从融合创新、设计创新、改进创新与应用创新等四个方面，探讨科技论文写作中数据处理方法的创新类型、特点以及适用场合，以期解决实验数据日益多样性和复杂性所带来的科学技术研究难题。

一、融合创新法

案例1:基于Adaptive Sigma-Point滤波的智能导弹对目标协同定位方法研究［2］。

目前，Sigma-Point滤波方法在无人机协同对目标定位研究中受到关注，但其滤波性能依赖于目标运动模型的先验统计信息的准确性，而事先难以获得这样的统计信息。

问题的关键是需要获得准确的目标运动模型的先验统计信息。在研究智能导弹对目标协同定位问题时，可以将过程噪声的Maybeck自适应估计器融入Sigma-Point滤波过程中，用极大似然估计器估计出系统噪声，及时综合目标运动状态和目标到达角信息，最终获得智能导弹的编队构型以及最佳编队数量。结果表明，与常规Sigma-Point滤波相比，A-daptive Sigma-Point滤波的定位精度更高。

案例1的创新点在于，将Maybeck自适应估计器融入Sigma-Point滤波过程中，弥补了Sigma-Point滤波的缺陷，形成自适应Sigma-Point滤波法，提高了目标定位精度。

这种融合创新法综合了主辅两个方法，可以称为主辅融合法。主体方法是Sigma-Point滤波法，辅助方法是Maybeck自适应估计器。用辅助方法生成新信息，以补充主体方法的信息不足，改善研究对象即智能导弹对目标协同定位的性能。

案例2:基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法［3］。

为了提高无线传感器网络的集中式粒子滤波［4］传感器融合目标跟踪算法的效率和性能，文献［3］提出一种无迹混合集中式粒子滤波算法。粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换获得的高斯分布进行粒子传播，剩余部分粒子使用状态转移先验分布进行粒子传播，实现了无线传感器网络中的目标融合跟踪，明显提高了跟踪精度和稳定性。

这种融合创新法将研究对象的信息一分为二，分别用无迹变换和状态转移两种并列的方法获取不同的信息特征，生成新信息，改善了目标融合跟踪的效率和性能。这种融合创新法可以称为并列融合法。

案例3:自助最大熵法确定先验分布及其在导弹命中概率估计中的应用［5］109－113。

针对小样本条件下导弹命中概率估计的难题，文献［5］109－113提出了自助最大熵法。首先用自助法对已知的小样本数据进行多重等概率可放回抽样，获得大量的生成数据;然后用最大熵法逼近满足生成数据各阶距的概率密度函数，获得先验分布;最后用贝叶斯法建立后验分布，估计出导弹命中概率。

案例3的创新点在于，用自助法由很少的数据生成更多的新数据，再用最大熵法从生成的新数据中提取数据的先验分布特征信息，最后用贝叶斯法生成数据的后验分布特征信息，有效地实施了小样本条件下导弹命中概率的评估。

这种融合创新法将三种方法（自助法、最大熵法和贝叶斯法）串联起来，称为串联融合法，可以依次启动各方法的不同功能，为后续方法提供具有更高属性层次的新信息，使信息不断升华，逐步逼近目标。

由案例1—3可以看出，融合创新法通常将两种或两种以上的理论与方法进行各种各样的融合，例如主辅融合、并列融合与串联融合等，其特点是可以生成新信息。因此，融合创新法尤其适用于研究对象输出的数据很少，或者概率分布与变化规律等信息事先未知的场合。

二、设计创新法

案例4:微机械陀螺信号虚拟野值降噪方法［6］。

受现阶段工艺水平的限制，微惯性测量单元的输出信号噪声较大，并有野值出现，难以满足系统测量带宽要求。

首先，提出小波函数模极大值邻域线性压缩的信号野值剔除方法，以解决野值邻域信号重构震荡问题。然后，提出小波函数虚拟野值降噪方法并设计小波函数降噪阈值，以改善重构信号的信噪比，使信号平滑与增强。最后，对比分析船用测量应用背景的滤波后信，以实现在线滤波的条件。结果显示，提高了陀螺信号零偏稳定性，同时滤波信号能满足系统测量带宽要求。

案例4的创新点在于，设计出3个具有不同功能的步骤，并分别提出有针对性的方法，逐步减小野值和噪声对真信号的影响，最终获取满足系统测量带宽要求的滤波信号。

设计创新法的特点不是生成更多的新信息，而是设计出一个“去伪存真”的步骤，以逐步减少无用信息或者衰减干扰信息，提取研究对象的真实信息。因此，设计创新法尤其适用于研究对象的不确定性大且干扰强等场合。

三、改进创新法

案例5:USB测量系统测速数据最优滤波技术研究［7］。

S波段微波统一系统（USB）是组成我国航天测控网的主体设备，多次完成了各种航天器的轨道测量和确定任务。随着航天事业的发展，对USB系统的精度要求越来越高。通常，USB系统的数据采集是在非采样时刻以40ms间断测量多普勒频率的积分周数，并用平均求速法得到近似速度，再修正到采样时刻的瞬时速度。这增加了数据处理的复杂性并影响速度测量精度。

影响速度测量精度的主要原因是多普勒的间断采样与基于平均求速的数据处理方法。这样，基本对策是改进数据采集方式与数据处理方法。为此，变多普勒频率积分周数间断采样为连续采样，并用多项式最优滤波法代替平均求速法。结果表明，平均求速法不能满足测量精度指标要求（0．05m/s），改进后的多项式最优滤波法可以显著提高测量精度，满足了指标要求。

案例5的创新点在于，针对USB系统速度测量精度问题，提出并推导了应用多项式最优滤波微分求速的中心平滑模型，以替代常用的平均求速法，从理论上改善了测速精度，并得到实验验证。

案例 6:弹道导弹主动段样条滤波算法［8］53－57。

对弹道导弹主动段进行跟踪是弹道导弹主动段防御的重要任务和制导拦截的基础，主要有两类方法:基于弹道导弹主动段运动模型的跟踪法和基于主动段弹道模板的跟踪法。对于前者，主动段的推力和控制力以及变质量过程均难以描述，无法建立准确的导弹运动模型，导致跟踪误差大;对于后者，需要较多的导弹弹道先验信息，难以实施弹道导弹参数估计。

针对现有问题，文献［8］62提出了相控阵雷达跟踪弹道导弹主动段的样条滤波算法。该算法用分段多项式表示弹道导弹主动段运动，将状态变量设为位置、速度和加速度3个状态，滤波各个通道，并在状态方程中增加调节项，获得了很好的机动跟踪性能。结果表示，该算法收敛快且精度高。

案例6的创新点在于，提出了一种基于动态多项式模型的算法。与传统的基于参数化模型的滤波算法相比，该算法抛弃了参数回归思想，用递推滤波法解算弹道，消除了解算滞后性;多项式随弹道特性变化，适应性更强且精度更高。

由案例5和6可以看出，改进创新法的特点用新方法替代原方法，实施方法的改进和重新选择，以适应研究对象的更复杂状态和更高要求。例如用多项式最优滤波法代替平均求速法;抛弃参数回归思想，用递推滤波法解算弹道等。这样可以获取更好的效果。因此，改进创新法主要适用于具有更复杂状态和更高要求的场合。

四、应用创新法

案例7:递推样条滤波的工程化应用研究［9］。

递推样条模型是目标跟踪的高效建模方法之一，具有很高的精度和稳健性。但是，由于多级点火与抛整流罩，使质量和加速度突变，以及尾焰干扰和姿态调整等因素，导致复杂的弹道导弹主动段的飞行环境和非线性动力学特性，且很容易出现野值。因此，为了提高机动适应能力与跟踪稳健性以实现工程化，必须根据实测数据对模型进行验证和改造。

在模型选择方面，采用三状态方程和基于状态误差更新准则的递推样条模型，计算效率高，易于工程实现;在适应性方面，提出了当前样本模型，以提高目标飞行全段落的整体滤波精度;在滤波稳健性和结果连续性方面，为减少低质量观测数据引起的滤波精度恶化甚至发散，提出了面向状态的野值检择方法和基于不完全预测时间的滤波发散判读机制。这样．可以显著改进样条模型的计算性能。

案例7的创新点在于，通过模型的适宜性选择、适应性改进与稳健性控制等措施，建立了理论模型和工程化应用之间的桥梁。

应用创新法的特点是提出一种方法或制定一种规则，为理论模型的工程应用奠定方法与规则上的基础。因此，应用创新法可以用于理论的工程化场合。

五、结束语

由近年来航空航天技术领域的一些中文科技论文案例分析可知，在科学技术研究中，目前数据处理方法的创新点主要体现在融合创新、设计创新、改进创新与应用创新等四个方面。不同方法具有不同的特点，因而可以更好地解决不同类型的难题。当然，还有更多的创新方法需要深入提炼与归纳，这有待于科研人员的进一步努力。

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［1］朱学锋．基于聚类模糊系统的动态数据野值剔除方法［J］．飞行器测控学报，2011，30（5）:81 －84．

［2］王小刚，路菲，崔乃刚．基于Adaptive Sigma-Point滤波的智能导弹对目标协同定位方法研究［J］．宇航学报，2010，31（1）:117 －122．

［3］李峰荣，刘贵喜，孙庆方．基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法［J］．航空学报，2010，31（9）:1849－1857．

［4］Zhai Y，Yeary M B，Havlicek J P，et al．A new centralized sensor fusion tracking methodology based on particle filtering for power aware systems［J］．IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，2008，57（10）:2377 －2387．

［5］康文兴，谷小松，黄希利．自助最大熵法确定先验分布及其在导弹命中概率估计中的应用［J］．装备指挥技术学院学报，2007，18（3）．

［6］吴鹏，葛远声，陈世同，等．微机械陀螺信号虚拟野值降噪方法［J］．仪器仪表学报，2010，31（5）:1194 －1200．

［7］杨萍，孙刚，刘利生．USB测量系统测速数据最优滤波技术研究［J］．航天控制，2010，28（6）:77 －80．

［8］张峰，田康生．弹道导弹主动段样条滤波算法［J］．导弹与航天运载技术，2012，（1）．

［9］刘也，朱炬波，梁甸农．递推样条滤波的工程化应用研究［J］．宇航学报，2010，31（12）:2794 －2800．

Analysis of Data Processing Method Innovation in Scientific and Technical Paper Writing

XIA Jun-zi
（Editing Department of Aero Weaponry，China Airborne Missile Academy，Luoyang 471009，China）

With the development of science and technology，available methods for data processing face many challenges because experimental data present the increasing diversity and complexity．How to make innovations in the data processing method becomes an important issue for scientific and technological research．Via study of recent Chinese scientific and technical papers in the field of aerospace technology，four innovation methods，viz．，integrating innovation，design innovation，improvement innovation，and application innovation，are proposed for the data processing in scientific and technological research and scientific and technical paper writing，solving the problem with the increasing diversity and complexity of experimental data．

scientific and technical paper;writing method;data processing;innovation

G237∶N37

A

1001－7836（2013）01－0186－03

10．3969/j．issn．1001 －7836．2013．01．070

2012－06－19

夏君子（1983－），女，河南洛阳人，助理工程师，文学硕士，从事学术期刊的编辑与出版研究。