基于希尔伯特-黄变换的雷达数据误差修正处理技术

中国空间科学技术 ›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (6): 57-63.

基于希尔伯特-黄变换的雷达数据误差修正处理技术

余慧^1,2, 胡绍林^2,3, 李平¹

（1 浙江大学工业控制技术研究所，杭州 310027) (2 西安卫星测控中心，西安 710043) (3 西安理工大学自动化学院，西安 710047)

收稿日期:2010-03-12 修回日期:2010-06-28 出版日期:2010-12-25 发布日期:2010-12-25
通讯作者: 余慧 2001年毕业于四川大学自动化专业，工程师。 E-mail:tarawahy@163.com
作者简介:余慧 1977年生，2001年毕业于四川大学自动化专业，工程师。主要研究方向为外弹道数据处理，复杂系统建模与控制。

Radar Data Error-correction Technique Based on Hilbert-Huang Transform

YU Hui, HU Shao-Lin, LI Ping

(1 Institute of Industrial Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027) （2 Xi′an Satellite Control Center of China, Xi'an 710043） （3 College of Automation, Xi′an University of Technology, Xi'an 710047）

Received:2010-03-12 Revised:2010-06-28 Published:2010-12-25 Online:2010-12-25

摘要/Abstract

摘要： 由于雷达跟踪测量数据总存在误差，而目前采用的误差处理算法修正效果并不理想，为了有效估计数据中的未知误差，提高数据处理的精度，提出了一种基于希尔伯特-黄算法的雷达误差残差诊断方法，利用得到的内蕴模态函数拟合出误差残差的特征，准确分离出设备的误差信息。通过对某雷达的实测数据分析证明该方法较其他方法对解决该类问题更为有效，且在事后高精度数据处理中具有较好的实用性。

关键词: 希尔伯特-黄变换, 经验模态分解, 误差分析, 雷达, 测量参数, 航天测控

Abstract: Radar tracking always causes data errors, but the current error processing algorithms can not satisfy the need of error correction. To esitimate the unknown data errors efficiently and improve the precision of data processing, a residual error diagnosing method was proposed based on Hilbert-Huang transform arithmetic. By the analysis using the obtained intrinsic mode function, the characteristics of residual error were fitted, and the error information were separated accurately. Experiments using the actual radar data show that the method is more effective and practical than others for post-mission high-precision data processing.

Key words: Hilbert-Huang transform, Empirical mode decomposition, Error analysis, Radar, Measurement parameter, Space measurement and control

余慧, 胡绍林, 李平. 基于希尔伯特-黄变换的雷达数据误差修正处理技术[J]. 中国空间科学技术, 2010, 30(6): 57-63.

YU Hui, HU Shao-Lin, LI Ping. Radar Data Error-correction Technique Based on Hilbert-Huang Transform[J]. Chinese Space Science and Technology, 2010, 30(6): 57-63.

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