针对飞行器试验中外测测量数据在某些条件下可能产生的数据丢失问题,提出了一种基于小波网络的缺失数据插补方法。利用外测缺失数据段落两段的有效测量数据构建学习样本,对小波网络进行训练并进行双向预测,对缺失数据进行预测插补。为进一步提高预测插补数据精度,首先对学习样本进行降采样处理,粗略预测缺失段落数据,逐步提高采样率至与原始测量数据采样率一致,对预测数据进行逐步修正,实现缺失段落数据的高精度预测。实测数据处理结果证明了利用小波网络对外测缺失数据进行预测插补可获得满足精度要求的插补结果。
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