摘要：飞行器测控系统在实时数据处理过程中,由于被测目标飞行时间长、传感器参数多、数据传递频率高,会产生大量处理结果数据。同时,由于受被测目标系统内部及传输信道噪声影响,数据结果质量与理想情况偏差较大。为了利用海量非理想实时数据快速的完成飞行器工作状态结果判定,论文提出了数据清洗、特征选取、结果预测、模型评价方法。最后以Python语言为平台,完成数据的分析与处理,并对飞行器工作状态进行预测。通过仿真结果分析,验证了处理方法的有效性,并在实际工程中取得了良好效果。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社