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摘要
遥测数据在从星上分发到各遥测站的过程中，受天气影响、磁场干扰等多种偶然因素作用，观测数据会严重偏离目标真值，这部分数据可称为野值。遥测数据的准确性十分重要，若遥测数据中存在野值，会直接影响后续的故障检测和预测，造成异常误判，甚至会产生虚警情况，对后续工作人员确认卫星状态、处理卫星异常造成困扰。本文在传统的53H法的基础上，添加一种三点等权重的首尾平滑的算法，避免传统53H法造成的4个数据点的缺失；增加对斑点型野值的判断方式，改进53H法对斑点型野值剔除能力弱的缺点；增加对野值数据相邻正常数据的二次判断，避免受野值影响而将正常数据误剔除的情况，保证数据的完整性。本文使用某导航卫星遥测数据进行试验，在相同实验条件下，使用相同仿真数据，与奈尔准则、最小二乘法进行对比实验分析。实验结果表明本文算法可以准确剔除野值数据，保留因卫星故障、异常出现的异常数据。本文提出的算法实现简单，剔除速度较快，可以很好地应用到基于遥测数据的卫星故障检测的数据预处理中。
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