基于多目标规划的遥测数据处理
多路遥测数据的实时处理
多路遥测数据的实时处理
郑慧民;张其善
【期刊名称】《航空电子技术》
【年(卷),期】1992(000)001
【总页数】5页(P40-44)
【作者】郑慧民;张其善
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于RTR的遥测数据实时处理软件的设计与实现 [J], 杨哲;王鹏;徐茜
2.基于LabVIEW的遥测数据准实时处理系统设计 [J], 陈志毅; 玄志武
3.多任务遥测数据实时处理系统 [J], 贾海艳;于瑞年
4.火箭发动机涡轮泵转速遥测数据实时处理方法 [J], 石峰;孙守航
5.多星遥测数据实时处理方法的设计与实现 [J], 李长德;王兆俊;徐梁;徐伟
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遥测数据处理方法（上）
遥测数据处理方法（上）
江帆;军华
【期刊名称】《计算机自动测量与控制》
【年(卷),期】1993(000)002
【摘要】本文以工程应用为目的,系统地介绍了遥测数据处理方法。
文中介绍的各种处理方法是目前数字化遥测系统中最常用的一些方法,所列举的部分实例读者可以直接引用。
【总页数】8页(P22-29)
【作者】江帆;军华
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】V557.3
【相关文献】
1.潮水河站遥测数据处理方法研究 [J], 费国松;潘杰;韦忠
2.基于XTCE的卫星遥测数据处理方法 [J], 刘洋;李宗德;丁雪静;戴媛媛;何晓苑
3.基于莱特准则和小波变换的遥测数据处理方法 [J], 孙永帅;王少云
4.靶场遥测数据处理方法的分析研究 [J], 赵圣占;杨若红
5.靶场遥测数据处理方法的分析研究 [J], 王大志;
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多目标规划问题中的优化求解方法
多目标规划问题中的优化求解方法在现实生活中，我们经常面临多个目标之间的冲突和权衡。
例如，企业在决策过程中需要考虑利润最大化和成本最小化之间的平衡；城市规划者需要同时考虑经济发展、环境保护和社会公平等多个目标。
这种情况下，多目标规划问题就显得尤为重要。
多目标规划问题可以定义为在给定的约束条件下，同时优化多个目标函数的问题。
传统的单目标规划问题只需要找到一个最优解，而多目标规划问题则需要找到一组最优解，这些解之间没有明显的优劣关系。
因此，多目标规划问题的求解方法与单目标规划问题有很大的不同。
在多目标规划问题中，最常用的求解方法之一是权衡法。
该方法通过引入一个权衡参数，将多个目标函数转化为一个综合目标函数。
然后，通过求解这个综合目标函数，可以得到一组最优解。
权衡法的优点是简单易行，但是需要人为设定权衡参数，这可能会引入主观因素。
除了权衡法外，还有一些其他的优化求解方法可以用于解决多目标规划问题。
其中一个常用的方法是基于优先级的方法。
该方法将多个目标函数按照优先级进行排序，然后逐个解决。
在解决每个目标函数时，将其他目标函数作为约束条件进行求解。
这种方法的优点是能够考虑不同目标函数之间的依赖关系，但是需要确定目标函数的优先级，这可能会引入一定的主观性。
另一个常用的方法是基于目标规划的方法。
目标规划方法将每个目标函数的最优值作为一个约束条件，然后求解一个综合目标函数。
通过不断调整约束条件的权重，可以得到一组最优解。
这种方法的优点是能够考虑到每个目标函数的重要性，但是需要确定约束条件的权重，这同样可能引入主观因素。
此外，还有一些进化算法可以用于求解多目标规划问题。
例如，遗传算法和粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟生物进化的过程，逐步优化解空间，从而找到一组最优解。
这些算法的优点是能够在解空间中进行全局搜索，但是计算复杂度较高，需要较长的求解时间。
综上所述，多目标规划问题中的优化求解方法有很多种。
不同的方法有不同的优点和局限性，适用于不同的问题场景。
多目标雷达数据处理中的数据结构
2004年5月第26卷 第5期系统工程与电子技术Systems Engineering and ElectronicsMay 2004Vol 26 No 5收稿日期:2002-12-18;修回日期:2003-06-04。
作者简介:薛峰(1976-),男,博士研究生,主要研究方向为雷达系统,时空信号处理技术。
文章编号:1001 506X(2004)05 0690 04多目标雷达数据处理中的数据结构薛 峰,高梅国(北京理工大学电子工程系,北京100081)摘 要:针对一个合理的数据结构对于有效的雷达数据处理的重要性,通过对多目标雷达数据处理算法的研究,综合了雷达数据处理算法 滞后判定法和空间矩阵法的优点,提出一种高效的链表数据结构与相应的双回流算法流程,使相对独立的多目标雷达数据处理算法(滞后判定法和空间矩阵法)有机地结合为一体。
经实践验证,该数据结构与流程结构有效、可行。
关键词:多目标;数据处理;数据结构中图分类号:TP391.9 文献标识码:AStudy of radar multi target data processing and data structureXUE Feng,GAO Mei guo(De p a rtment o f Electron ic Engineering,Bei j ing Institute o f Technology ,Beijing 100081,Ch ina)Abstract:A suitable data struc ture is si gnificant to radar data proce ssing.By discussing algorithms of multi targe tdata processing of rada r,two kinds of algorithms (decision dela y and space ma tri x)advanta ges are synthesized,then an effective data structure and double circumfluence procedure a re proposed,which make s these relatively una ttached methods one uni t.Pro gra mming practice proves that the data structure and flow structure are practical and effective.Key words:multi ta rge t;data processing;data structure1 引 言雷达数据处理是包括目标点迹处理、相关处理、航迹处理、输出处理等功能在内的一个复合处理过程,最终目的是稳定跟踪和显示真实目标,有效抑制或消除杂波、干扰等非真实目标。
一种多冗余遥测数据处理系统的设计
在 飞 行 试 验 中［３４］，通 常 在 飞 机 上 加 装 遥 测 天 线 来 发 射 无 线遥测信号，将机载实时数据传输到地面。地面遥测接收机接 收无线遥测信号，将其解调后送往实时处理服务器，服务器经
收稿日期：２０１７ ０５ ０１； 修回日期：２０１７ ０５ ２６。 作者 简 介：刘 升 护 （１９８７ ），男，陕 西 咸 阳 人，硕 士 研 究 生，工 程 师， 主要从事飞行监控与数据处理方向的研究。
过处理相关数据然后以组播的网络方式将数据送往视图驱动客 户端，这时监控人员就可以通过客户端安装的监控软件实时观 察飞机性能、位置等信息。因此飞行试验实时遥测系统通常可 分为机载数据发送、地面遥测接收、前端实时处理和视图驱动 显示客户端显示四部分，其中后三部分又组成遥测数据处理系 统。系统数据传输如图１所示。
０ 引 言
试飞安全是保证试飞活动的前提条件，而遥测监控是保证 试 飞 安 全 的 重 要 手 段 。 在 飞 行 试 验 中 ， ［１２］ 遥 测 天 线 跟 踪 飞 行 目标并接收其发射的遥测 ＰＣＭ （ｐｕｌｓｅｃｏｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ） 信 号， 然后通过遥测数据处理系统实现飞行试验的实时监控。因此遥 测数据处理系统在航空飞行试验中具有重要的位置，是确保现 代飞机试飞安全、提高试飞效率、缩短试飞周期、实现综合试 飞的重要手段。
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计 算 机 测 量 与 控 制 ．２０１７．２５（１１） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
设计与应用
文章编号：１６７１ ４５９８（２０１７）１１ ０１９０ ０３ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１７．１１．０４８ 中图分类号：ＴＰ３０２ 文献标识码：Ａ
一种基于遥测信息的外弹道择优方法
一种基于遥测信息的外弹道择优方法引言遥测信息的准确获取和分析在现代科技中起着至关重要的作用。
在航空、导弹等领域，遥测信息不仅能为测试和验证提供实时数据，还能为做出正确决策提供重要支持。
外弹道优化是导弹发射时的一项重要任务，通过分析遥测数据，可以得出最优的外弹道方案。
本文提出一种基于遥测信息的外弹道择优方法，以实现导弹的高效发射。
一、导弹的外弹道控制导弹的外弹道控制是为了在最短时间内实现导弹飞行深度，控制导弹高度、速度和飞行角度。
导弹的外弹道控制的目的是提高导弹的精度，降低误差，确保导弹能够在预定目标上命中。
因此，外弹道优化方案是导弹发射前需要考虑的重要因素。
二、遥测信息的获取航空和导弹系统中的遥测系统，主要是通过搭载传感器和采集器，实时获取导弹发射时的各项参数。
一种基于遥测信息的外弹道择优方法，关键是如何获取遥测参数，以产生最好的弹道控制效果。
遥测信息可以从导弹的各个同时刻获取，在不同状态下，导弹可能对应着不同的外弹道。
因此，在获取遥测信息的同时，需要将信息进行预处理、分析和比对，以便在得到最优的导弹外弹道控制方案。
三、基于遥测信息的外弹道优化方法在根据遥测信息进行分析和比对之后，可以采用以下基于遥测信息的外弹道优化方法。
1.建立最优控制模型最优控制模型是根据导弹高度、速度和飞行角度的控制过程中所需的各种参数计算所得。
导弹高度和速度由导弹系统及飞行状态的变化所决定，在发送反馈信号后，再进行微调。
其次，飞行角度的控制由导弹的初始角度、倾角和转速决定。
建立最优控制模型的目的是为了描述导弹在飞行过程中，如何优化调整参数，才能实现导弹最优化。
因此，最优控制模型需要考虑导弹飞行速度、高度和飞行角度等因素，同时还要从所有可行的飞行方案中选择最佳方案，以达到最优的导弹发射效果。
2.分析遥测数据在进行外弹道优化之前，必须先分析和比对采集到的遥测数据，以确定最优导弹发射方案。
遥测数据通常包括飞行高度、速度、位置等信息。
大数据技术在遥测数据处理中的应用展望
大数据技术在遥测数据处理中的应用展望 随着遥测技术的不断发展，海量的遥测数据被采集并传输至数据处理中心，这些数据包含了天气气象、地球物理、生态环境等众多信息，如何高效、快速地处理这些数据已成为制约遥测技术发展的重要因素之一。近年来，大数据技术的发展为遥测数据处理提供了新的思路和方法。本文将探讨大数据技术在遥测数据处理中的应用展望。
1. 大数据技术能够高效地处理海量数据。传统的数据处理方法在处理大规模数据时经常受限于计算机内存和速度，而使用大数据技术可以通过分布式处理将任务分割成小块并在不同的计算机上并行运算，从而实现高效、快速的处理海量数据。
2. 大数据技术能够实现数据实时分析。传统的数据处理方法往往需要等待所有数据在计算机内部完全传输才开始处理，而大数据技术能够实现实时流处理，即在数据被采集和传输时就开始进行实时处理，从而能够更快地获取数据信息并及时反馈。
3. 大数据技术能够实现数据挖掘和数据分析。大数据技术依托于数据挖掘和数据分析技术，可以从海量数据中提取有价值的信息、模式和规律，为决策提供科学依据。例如，对于生态环境监测的数据，可以通过航拍影像提取地物数据和植被分布数据来分析地表覆盖的情况。
1. 数据传输和存储。大数据技术能够实现高速、大容量的数据传输和存储，可以有效地缩短数据传输时间和数据存储空间，提高遥测数据的双向传输速度和数据调取的效率。
2. 数据分析和挖掘。通过大数据技术可以深入分析海量遥测数据，提取关键信息并应用到决策支持系统中，为资源调配、预测自然灾害、制定应急预案等方面提供科学依据。
3. 数据可视化。在数据分析和挖掘的基础上，大数据技术可以通过数据可视化技术将数据以直观、易懂的方式呈现出来，使得数据更具可读性和可操作性。
4. 模型建立和预测分析。在大数据技术的支持下，可以构建遥测数据分析模型，预测未来发展趋势和变化趋势，为决策提供备选方案和参考依据。
基于多源遥感和测绘技术的植被信息提取与分析
基于多源遥感和测绘技术的植被信息提取与分析近年来，随着遥感和测绘技术的快速发展，植被信息的获取和分析变得更加准确和高效。
通过综合利用多源遥感数据和测绘数据，可以全面了解植被的状态和分布，为生态环境保护、资源管理和农业生产等提供重要的支持和依据。
一、遥感技术在植被信息提取中的应用遥感技术能够获取大范围的地表信息，包括植被的生长状态、物种组成和覆盖程度等。
通过可见光、红外线、热红外线等不同波段的遥感数据，可以获得植被的光谱反射特征和热辐射信息。
同时，通过多时相遥感图像的比对和分析，可以跟踪植被的动态变化过程。
利用高分辨率的遥感图像，可以对植被类型进行分类和识别。
通过多光谱遥感图像的主成分分析、最大似然分类、支持向量机等算法，可以将遥感图像中的像元分为不同的植被类别，进一步估计植被的空间分布和面积。
二、测绘技术在植被信息提取中的应用测绘技术主要包括GPS定位、数字摄影测量和激光测距等手段。
通过GPS定位，可以获取植被样地或监测点的经纬度坐标，为后续纠正遥感数据和建立精确的地理信息数据库提供基础数据。
数字摄影测量可以实现对植被的三维重建，通过不同视角的图像匹配和光束法平差，获取植被高度和结构信息。
激光测距技术则可以直接获取植被的高度、叶面积指数等参数。
三、多源数据融合与植被信息分析综合利用多源遥感数据和测绘数据，可以获得更全面、准确的植被信息。
数据融合的方法包括像元级融合、特征级融合和决策级融合。
像元级融合是将不同波段的遥感图像进行融合，得到更高分辨率和空间分布的植被信息。
特征级融合是在不同源数据的基础上，提取相应的特征参数，进一步提高植被信息的精度和可靠性。
决策级融合是通过建立植被信息提取和分析的决策模型，将不同数据源的结果进行集成和综合评估。
利用融合后的数据，可以开展植被的生态环境评价、生物多样性监测和病虫害预警等工作。
通过分析植被的时空变化和分布特征，可以揭示不同区域的生态环境差异和演变趋势，并提出相应的保护和管理措施。
多源遥感数据测绘应用关键技术分析
多源遥感数据测绘应用关键技术分析张晓凤（内蒙古自治区测绘地理信息局，内蒙古呼和浩特010010）随着我国L 波段差分干涉SAR 卫星的成功发射，以SAR 数据为主导的多源遥感数据测绘技术将迎来重大突破。
特别是在增强信息自动化处理和多源异构数据处理能力方面，以及地理信息智能化解译与变化提取等方面将会发挥重要价值。
在多源遥感数据应用中需要解决两个关键问题：其一是如何从卫星图像中自动识别和智能提取地物要素，其二是如何将同一目标区域内不同时间、不同成像条件下获得的多幅图像，变换到同一个坐标系统中。
为解决上述两个问题，本文分别提出了基于纹理特征的半自动提取技术和面向地理对象的图像配准技术，这两项关键技术的应用将进一步提高多源遥感数据的应用价值，为地理国情监测工作的更好开展提供了技术支撑。
1地物要素智能化提取技术1.1基于纹理特征的半自动提取图像纹理是图像灰度在空间上的变化和重复，其本质是描述像素领域灰度的空间分布规律。
由于纹理特征具有旋转不变性、较强的噪声抵抗能力，因此在图像特征提取中有着广泛应用。
获取纹理特征的基本流程为：在纹理图像中寻找一些具有较强辨识力的特征像素点，每一个像素点即为一个纹理单元。
将检测得到的所有纹理单元进行统一处理，寻找纹理单元的基本排列信息，并在此基础上构建纹理单元模型。
利用此模型，对整个纹理图像做进一步的分析处理，从而得到该图像的纹理特征。
获得纹理特征后，还需要使用特定的方法工具进行提取和分析，常用的有结构法、频谱法等。
区域生长法是近几年出现的一种特征提取新技术，其原理是基于目标的同质性，把纹理相似或一致的像素集合起来，形成区域。
在待提取地物的范围内人工选择一个种子点，将其作为生长的起点。
以种子点为核心，将图像内所有与种子点具有相似或相同性质的像素，按照距离的远近依次合并到种子点所在的区域中，直到该图像内不再有符合性质相同或相似的像素，则区域生长完毕。
该区域即可作为地物边界。
基于区域生长法的地物要素智能化提取流程如图1所示。
如何利用测绘技术进行雷达遥感和激光测量的数据处理
如何利用测绘技术进行雷达遥感和激光测量的数据处理雷达遥感和激光测量是现代测绘技术中非常重要的一部分，它们广泛应用于地质勘探、环境监测、城市规划和军事领域等多个领域。
然而，要从原始的雷达遥感和激光测量数据中获取有用的信息，需要经过一系列的数据处理过程。
本文将从数据获取、预处理、特征提取和信息提取等几个方面探讨如何利用测绘技术进行雷达遥感和激光测量数据处理。
首先，数据获取是雷达遥感和激光测量的第一步。
雷达遥感主要通过发射和接收雷达波的反射信号来获取数据，而激光测量则通过发送激光束并测量其返回的时间来获取数据。
在数据获取过程中，需要考虑到传感器的参数设置，比如波长、接收角度、扫描模式等，以及数据采样的空间分辨率和时间分辨率等因素。
此外，为了获得更准确的数据，还需要考虑激光测量中的大气衰减和散射效应，以及雷达遥感中的地物干扰等问题。
接下来，对获取到的原始数据进行预处理是数据处理的关键步骤之一。
在预处理过程中，首先需要对数据进行校正和配准。
校正是指根据传感器的参数和系统误差对原始数据进行校正，以消除不同传感器之间的差异和纠正系统误差。
配准是指将不同时间或不同传感器获取的数据进行空间对准，以便进行后续的数据拼接和比较分析。
此外，在预处理过程中还需要进行数据去噪和滤波处理，以去除数据中的噪声和干扰，提高数据的可靠性和准确性。
然后，特征提取是利用测绘技术进行雷达遥感和激光测量数据处理的核心环节。
特征提取可以分为几何特征提取和语义特征提取两个方面。
几何特征提取主要是基于数据中的几何信息，如高程、坡度、坡向等来提取地物的形态和空间分布特征。
而语义特征提取则是基于数据中的反射率、散射特性等信息，结合地物类型和属性，来提取地物的分类和特征信息。
特征提取的目的是从原始数据中提取出能够描述地物特征的有意义的特征向量，为后续的信息提取和分析提供基础。
最后，信息提取是利用测绘技术进行雷达遥感和激光测量数据处理的最终目标。
信息提取可以包括地物分类、变化检测、目标提取等内容。
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理有两种系统 和模式 ， 即单机系统／ 式和多机系统／ 模 模式 。
所谓单机 系统 ／ 模式 ， 指 由一 台微 机 、 台数 据转 录 是 一 设备和一 台输 出设 备组 成 的系统 。数据 处 理 由单 机完 成 ，
２ １ 遥 测 帧 数 据 流 的 矩 阵 化 ．
由于遥测参数 分别记 录在 子帧 、 副帧 和特 殊副 帧各 自 固定 的位 置上 ， 以可将 遥测原 始数 据视 为数据 矩阵 。定 所 义一个完整 子 帧为一 行 ， 个参 数 的全 部 数据 为一 列 ， 一 那
Ｔ ｌｍｅｒ ｔ ｒｃ ｓｉｇＢ ｓｄｏ ｌ －ｂｅ ｔ ｅＰ ｏ ｒ ｍｍｉｇ ｅｅ ｔｙＤａａＰ ｏ ｅｓｎ ａ ｅ ｎ Ｍｕｔ ｏ ｊｃｉ ｒｇ ａ ｉ ｖ ｎ
Ｗ Ｕ ａ ｌｎ Ｘｉ ｏ ｉ
（ ｉ ６ Ｕｎｔ９ ，Ｎｏ ９ ９ １Ｔｒ ｏ ｓｏ ． ２ ４ ｏ ｐ ｆＰＬＡ ，Ｈｕ ｕ ａ １ ５ ０ ｌｄ ｏ ２ ０ ０）
ｔｌｍｅｒ ａａｐｏｅｓ ｇｓ ｓｅ ｅｅ ｔｙｄ ｔ ｒｃｓｉ ｙｔｍ．Ｄ ｔ ｔｉ ｒｓｎｅ ｎ ｅｅａ ｄｔ ａｔ ｉｎｎ ｄｓａｅｄ ｆ ｅ ．Ｔｈ ｈ ｏｙｏ ｌ—ｂｅｔ ｅ ｎ ａａｍａｒｘｉ ｐｅｅ ｔｄａ ｄｓｖ ｒｌ ａａｐ ｒｔ ｉｇ ｍｏ ｅ ｒ ｅｉ ｄ ｓ ｉｏ ｎ ｅｔ ｅｒ ｆｍｕｔｏ ｊｃｉ ｉ ｖ
总第 ２８ ６期 ２ １ 第 ２期 ０ ２年
计算 机与数字工程
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌ ｇｎ ｅ ｉｇ ｇｔ ａ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ２ １４ ．
２９
基 于 多 目标 规 划 的遥 测 数 据 处 理
吴 晓琳
（２ ４ ９ ９ １部 队 ９ 分 队 ６ 葫芦岛 １ ５０ ） ２ ００
多 机 系统 ／ 式 是 指 由多 台微 机 （ 服 务 器 ）一 台 数 据 模 含 、
块） 的读取 ， 并完成数据 的检 查、 修正 、 分路 等各项处理 。
２ ２ 原 始 数 据 的 不 同分 割 ．
明确 以上 行 、 中 的数据 含 义 ， 列 对这 个 抽象 的数 据矩 阵， 定义不同的读取分割方式 ， 以便对 原始数据 的预处理进 行任务分 配。
Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｔｌｍｅｒ ，ｔｓ ｌ ｃ ｔ ｎ ｅ ｒｓ ｅｅ ｔｙ ａ ｋ ａｌ ａｉ ，ｍｕｔ ｏ ｊｃ ｉｅｐ ｏ ｒｍｍｉｇ ｐ ｉ ｌ ｏｕ ｉｎ ｏ ｏ ｌ —ｂ ｅ ｔ ｒ ｇ ａ ｉ ｖ ｎ ，ｏ ｔ ｌ ｔ ｍａ ｓ ｏ
Ｃｌｓ ｍｂｅ ＴＰ３ ａ ｓ Ｎｕ ｒ ９１
机系统及其模式时 ， 须考虑 如何 发挥 其效 能问题 ， 此 ， 必 为
建立数据矩阵概念 ， 现数据 分割 ， 实 同时应 用运筹 学理论 ，
达 到 充 分 发 挥 系统 效 能 的 目的 ［ ］ １ 。
行进行数据读 取、 查和分路 ， 成每个参数的分路文件 。 检 生
・
干列进行数据读取 、 检查和分路 ， 生成对应列参 数的分路文
摘
要
研究如何挖掘遥测数据系统 的效能 以适应数据处理任务需求的变化 ， 提出了数据矩阵概念 ， 义各种分割方式 ， 定 应用多 目标规
遥 测 ；任 务 分 配 ；多 目标 规 划 ；最 优 解
ＴＰ ９ ３１ຫໍສະໝຸດ 划 理论 ， 对不 同需求 目标进行任务分配 ， 并求解对应 的最优解。
关键 词
中图分类号
件。
・
２ 数 据 处理 的 部 分 新 概 念
遥 测 数 据 的处 理 流 程 一 般 是 通 过 数 据 转 录 设 备 ， 磁 如
块分割 ： 原始记录 中将全部循环子 帧作为矩 阵 ， 按若
干行 和列作 为矩 阵的一块 ， 将全部矩 阵分成 几块 ， 然后对每
带机 、 活动硬 盘 、 光盘 等 ， 原始 数据 转 录到数据 处理 微机 将 或数据库 中， 然后 进行数据的预处理和综合处 理 ， 后将结 最
么 ， 预处理过程 中， 需 对此 矩阵进 行不 同位 置 （ 、 、 在 只 行 列
这种系统和模式应用 的对象是记 录数 据量较小 的试验 。其 优点是软件设计清 晰简单 ， 用和 管理 方便 ， 使 容易 维护 ， 单
站数据处理效率高 。缺点是在数据对接或 多站数据 同时处 理时 ， 容易产生数据堆积 ， 率明显下降 。 效
ｐ ｏ ｒｍ ｍｉｇ ｉ ｐｐｉｄ ｔ ｈｅｔｓ ｌ ｃ ｔｏ ｉ ｅ ｅ ｔｒｑ ｉｅ ｅ ｔ ，ａ ｄｏ ｔｍａ ｏｕｔ ｎ ｉ ｏ ｙ ｔ ｉ ｙ ｒｇａ ｎ ｓａ ｌ ｏｔ ａ ｋ ａｌ ａ ｉｎｏｆｄｆ ｒｎ ｅ ｕ ｒｍ ｎ ｓ ｎ ｐ ｉ ｌｓ ｌ ｉ ｓｇ ｔｂ ｈｓｗａ ． ｅ ｏ ｆ ｏ
１ 引言
遥测数据处理 系统 一般 是 由微型计 算机 、 据记 录设 数 备和结果输 出设备 组成 。系统通 过相关 软件 ， 成原 始数 完 据 的转 录、 处理和结果输 出等任务 。目前 ， 靶场遥测 数据处
图 １ 遥 测 数 据 处 理流 程
原 始数据 分路数 据 结 果数据
・
转录设备和多 台输 出设 备组 成 的系统 ， 并且 有 网络 和数据
库支持 ， 数据处理 由多台微 机分 工完成 。多机 系统及 其模 式的应用对 象是 数 据量 大 （０ ＭＢ以上 ） ５０ 的试 验 。应用 多
行分割 ： 原始记 录 中将 每个 循环子 帧作 为矩 阵 的一 列分割 ： 原始记录 中将全部循环子 帧作为矩 阵 ， 按若
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏｍ ｅ ｔｔ ｅｒ ｑ ｉｅ ｅ ｓｃ ａ ｇｅｏ ａａ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｓ ｒｃ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｅ ｈ ｅ ｕｒｍ ｎｔ ｈ ｎ ｆｄ ｔ ｒ ｃ ｓｉｇ，ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｅ ｄｓｔ ｉｄ ｏ ｙ ｏｉ ｈｓｐ ｐ ｒｉｔｎ ｏｆｎ ｕｔｗａ ｓｔ ｍｐｒｖ ｈ ｆｉｉｎ ｙ ｏ ｏ ｅｔ ｅｅｆｃｅ ｃ ｆ