2023年第3期计算机与数字工程收稿日期：2022年8月19日，修回日期：2022年9月1日作者简介：颜廷龙，男，硕士，研究方向：数据挖掘、软件工程。∗1引言现有的研究表明，机载参数飞行记录系统采集的飞行数据原值存在噪声干扰、数据缺失等问题［1］。如果不经过数据预处理，难以满足飞行数据二次应用开发的要求。飞行数据预处理是后续如飞行动作识别，飞行状态监控等数据分析工作的基础，而机载参数飞行记录系统采集的飞行数据具有多源性和冗余性的特点，这就为应用多源数据融合技术处理飞行数据提供了信源保证。目前的飞行数据滤波算法通常是针对单一飞行参数滤波方法，如小波变化［2］、人工神经网络［3］等，这些方法缺乏普适性，如果参数发生改变，需要重新建模。而利用多个传感器针对同一参数的测量值，运用合理的融合滤波算法通常会得到更加可靠的数据。由于飞机上采集记录飞参数据的设备较多，测量手段丰富，因此飞行数据具有多源性和冗余性的特点，这就为应用多源数据融合技术处理飞行数据提供了信源保证。一方面，军用飞机上常常有多套飞行数据采集装置，如惯导系统，航姿系统等，所以不同的数据记录装置可以为飞机在同一时刻对于同一个参数提供多个数据记录值；另一方面，同一任务记录装置的不同信源针对同一参数的观测值不同，比如惯导系统提供的飞机俯仰角和航姿系统提供的飞机俯仰角，气压计测量的飞机高度和无线电高度等。目前数据融合算法的分类方法很多，按照是否依赖先验知识可以分为两类：一类是依赖先验知识的数据融合算法，如贝叶斯方法［4］、卡尔曼滤波方法［5~7］等，这些方法的融合效果要依赖于提供的先验知识，但是在实际工程应用中，先验知识的获取基于改进支持度的飞行数据记忆融合滤波算法∗颜廷龙李瑛王凤芹（海军航空大学岸防兵学院烟台264001）摘要针对飞行数据采集过程中传感器测量噪声变化导致的数据精度下降问题，提出一种基于改进支持度的记忆融合滤波算法，通过改进支持度计算各个数据源的权重系数，引入遗忘函数减少历史数据的影响，通过与典型算法仿真对比，验证结果表明该算法有效地提高了数据的精度和稳定性，为实现飞行数据的智能化处理提供可靠信源保障。关键词数据融合；改进型支持度函数；记忆滤波；支持度中图分类号TP274DOI：10.3969/j.issn.1672-9722.2023.03.018FlightDataMemoryFusionFilteringAlgorithmBasedonImprovedSupportYANTinglongLIYingWANGFengqin（CollegeofCoastalDefense，NavalAviatio...
