含有噪声的飞行轨迹及数据处理

资 源 简 介

含有噪声的飞行轨迹及数据处理

详 情 说 明

在无人机飞行数据的采集过程中，传感器采集的原始轨迹数据往往包含多种噪声干扰。这些噪声可能来自GPS信号漂移、传感器误差或环境干扰等因素，会影响后续数据分析的准确性。

典型的飞行轨迹噪声可分为两类：脉冲噪声（突发的异常值）和高斯噪声（随机小幅波动）。针对不同噪声特性，可以采用以下两种经典处理方法：

中值滤波对脉冲噪声特别有效，其核心思想是用滑动窗口内数据的中位数替代当前点。这种方法能有效消除明显离群点，同时保留轨迹的锐利转折特征。窗口大小的选择需要权衡：过大会导致轨迹过度平滑，过小则去噪不充分。

小波滤波则擅长处理高斯噪声，通过将信号分解到不同频率子带实现多尺度分析。保留反映真实运动趋势的低频系数，抑制代表噪声的高频部分。相比传统傅里叶变换，小波变换在时频域都具有良好局部性，特别适合非平稳的飞行轨迹信号。

实际应用中，可先使用中值滤波消除明显异常点，再通过小波滤波平滑随机波动。这种组合策略既能保持轨迹关键特征点（如急转弯），又能获得平滑的飞行路径。处理后的数据更有利于后续的航迹规划、避障算法等高层应用。