某型导弹测试数据预处理研究与实现

王 茜，仲 超，杨 雷

（1.空军勤务学院，江苏 徐州 221000；2.驻中国空空导弹研究院军事代表室，河南 洛阳 471000）

0 引言

数据预处理[1]是数据测试的重要环节，对数据进行预处理能确保数据的无差异性和非偶然性。一般数据的预处理包括标度变换、数字滤波、剔除奇异项、剔除趋势项和平滑处理。在部队，导弹测试数据的预处理在导弹测试中占据重要地位，其预处理主要包括量纲消除、剔除奇异项和剔除差异项，预处理后的数据经D9接口输入计算机，进行下一步处理。

国内外研究学者针对数据预处理这一课题有较深入的研究，Fayyad U在其著作《Advances in Knowledge Discovery and Data Mining》中讲明数据变换的聚集过程，提出几种聚集方法。GJ.Williams在其著作《Modeling the KDD Process》中指出数据预处理是KDD的重要组成，并详细阐述了数据清洗问题。我国专家刘乃琦在其著作《IBM-PC混合语言编程技术》中根据数据预处理过程提出几个编程方法并给出实例。本文依据国内外研究成果，针对某型导弹的测试流程，设计数据预处理模块，完成其测试数据的预处理工作。

1 总体设计

导弹数据的测试存在偶然性，一般测试时，某些参数会多次测量。参数包括电压、电流、时间和频率等复杂类别，每个参数对应的一组测量值也可能存在奇异项和趋势项[2]。

针对这些情况，需先对参数进行无量纲化，然后剔除参数中的奇异项和趋势项，最终取剔除后每组数据的平均值作为对应参数的实测值。

本文使用Multisim14设计预处理模块电路，使用Matlab调试预处理程序，调试合格后可经emlc命令转化为C语言后烧入单片机，实现对数据的预处理，本文主要根据原理分析和设计电路，对预处理效果进行仿真。

2 硬件设计及原理分析

2.1 电路设计

从导弹传入的信号一般在10-3数量级，单片机无法识别，因此，需要对信号放大，信号放大电路如图1所示。

图1 信号放大电路

图中V1和V2是差动放大器[3]同相输入端，V3是差动跟随器输出端，其增益近似为1。差动放大器放大倍数如式（1）所示

差动放大器使用3288RT，此型号放大器漂移小、输入阻抗高、共模抑制比高，适合微小信号输出时使用，还可用作电压比较器，功能较为强大。

模拟信号输入后需经A/D转换器，然后输入单片机中，A/D转换器外部连接电路连接如图2所示。

IN为数据输入端，A/D转换器D0～D7引脚经总线输入至单片机中，外接的3个与门与内置转换电路实现模数转换功能，ADDA、ADDB和ADDC是模数转换区引脚，一般接地。

图2 A/D转换器外部连接电路

2.2 原理分析

采集参数主要为电压和电流信号，电压和电流数据需要进行量纲变换，将有量纲量转化为无量纲量，这里采用Z标准化[4]的方法，量纲消除公式为

而后得到一个参数的多个无量纲采样值，采样数据中可能存在奇异项和趋势项。先对奇异项进行剔除，根据奇异项判断准则，预测值xt′用差分方程计算。

误差限W根据采集系统特征确定。检测出奇异项后，用预测值代替，若有连续两个或以上奇异点出现，则先判断是否满足式（4）

经验证明，K值一般取5，若满足式（3），则不剔除，若满足式（5）

则继续用xt′取代xt，即认为该点必是干扰点。一般采用肖维勒方法剔除奇异项，肖维勒系数可按如下近似公式计算：

如果测量值与平均值之差绝对值大于标准偏差与肖维勒系数[5-6]之积，则该测量值被剔除，即

趋势项的剔除方法为最小二乘法[7]，寻找函数，使得与x（t）的误差平方和最小，采样数据为离散化数据，令采样间隔Ts=1，则拟合数据多项式为

误差平方和E（b）的表达式为

因为 bm（1≤m≤M）总为正数，所以 E（b）对 bl求偏导，使其为零，即

式（10）可产生M+1个如下方程

根据N个待处理的xk，可得到（M+1）个bm值，式（9）实际是（M+1）元线性方程组。根据经验，一般M的值在3以内，当M为1时，由式（9）可得以下联立方程组

再联合下式

最终解式（9）可得

3 过程仿真

由于导弹某些参数测试时需进行多次测量，因此，某些参数对应的的初始值并不是一个单值，而是一组数。这组数若存在奇异项和趋势项，则需剔除并替换。

3.1 奇异项处理

以该型导弹引信起爆需要的多个多普勒脉冲为例，采样值为 1.503 4、1.506 2、1.503 4、1.502 4、1.498 5、2.500 0、1.500 7、1.506 7、1.499 3、1.496 9。其中2.500 0为奇异项，此项数据保存在“参数n.dat”文件中。程序调试可得如图3所示结果。

图3中2.500 0项已被剔除，由于采样数据较多，奇异项较少，数据不替换不会对最终结果造成影响，因此，这里不进行数据替换。

3.2 趋势项处理

图3 奇异项剔除结果

以该型导弹陀螺转子不通电转速下降值为例，在1 000 ms的时间内对转子的频率进行测量，对测量值进行曲线绘制，并描述其中趋势项和总曲线，然后对趋势项进行剔除，剔除结果如图4所示：

图4 趋势项剔除结果

这里为方便观测，转子频率设为不变，表现为如图所示的正弦波。趋势项设为时刻变化的连续值，表现为如图的曲线。对两者的混合信号进行处理，剔除趋势项。

4 结论

本文通过对某型导弹测试流程的分析，依据现阶段研究情况，参考部分文献，设计具备预处理功能的模块，以满足我军在该型导弹测试上的需要。现阶段我军测试技术还有不足之处，未来在数据预处理领域会融入更多如大数据处理技术等高新技术。