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在靶场试验中，导弹遥测数据反映了弹上各系统的实际工作情况和环境状况，其处理结果直接影响到试验的分析与评定。随着遥测技术不断提高，导弹遥测正向着高码率、大数据量、多信息融合方向发展。进入靶场试验的各型导弹，在遥测体制、波道编排、参数内容、数据类型等方面有所差异，采用分型号、分批次的专用软件分路处理方式已不能满足遥测数据分路处理需要；弹上惯导数据和GPS等外测信息通过遥测信道传输，采用非线性滤波方法进行外弹道估计可以提高测量精度，在导弹试验中具有良好的应用前景。基于上述情况，本文编制了多导弹型号通用的遥测数据分路处理软件，并建立了INS/GPS组合观测系统误差模型，采用非线性滤波方法进行外弹道估计，主要工作集中在以下几个方面：1．对遥测数据文件记录格式、遥测帧结构和参数形式进行综合分析，总结出其中的共性和差异，得到通用帧结构和参数属性信息，并在此基础上，设计了对应各类帧结构的数据库表，为分路软件程序编制奠定基础。2．编制了遥测数据分路处理软件，其主要由数据库管理模块和遥测数据分路处理模块两部分组成，前者通过对帧格式表和参数属性表的操作，可实现多导弹型号遥测数据库的连接与管理，后者可实现遥测时间码检查、时间零点查找、数据分路、物理量转换及曲线绘制等功能。3．采用莱特准则、渐消记忆递推最小二乘法和小波变换方法，对分路后的遥测数据进行去噪处理，以降低传输过程中干扰带来精度下降的影响，并通过仿真验证了上述方法的去噪效果。结果显示两种方法对于高斯白噪声均有较好的抑制作用，且小波变换方法对变化较大数据的估计响应速度更快。4．基于INS/GPS组合观测系统模型，以去噪后遥测数据中的惯导数据和GPS外测信息作为观测量，利用扩展卡尔曼滤波(EKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)和正则粒子滤波(RPF)非线性滤波方法进行外弹道估计，并对以上三种方法的仿真结果加以分析。仿真结果表明三种方法均能够得到较好的估计效果，其中，RPF算法的精度最高但滤波周期最长，EKF算法的精度较低但运算时间最快捷，CDKF算法的估计精度与处理时间介于EKF和RPF之间。