雷达数据质量提升：缺失值清洗与重复记录处理

"数据清洗技术在雷达数据中的研究应用，主要关注雷达数据的缺失值清洗和相似重复记录清洗，以提升雷达数据的质量。文中提出了基于回归插补法的缺失值处理方法以及对雷达数据中重复记录的检测和处理策略。这些方法在多雷达信息融合流程中的应用表明，数据清洗能有效优化数据融合算法的效果和性能。关键词包括缺失值清洗、相似重复记录清洗、回归插补和多雷达信息融合。" 在雷达数据处理中，数据质量是确保空管系统高效运行的关键因素。随着空中交通流量的增长，雷达系统产生的数据量急剧增加，同时也暴露出数据质量问题，如缺失值和重复记录等。这些问题可能导致空管信息处理系统的错误判断，从而影响飞行安全和效率。 首先，针对雷达数据中的缺失值问题，文章介绍了回归插补法。这是一种统计学方法，通过建立数据间的关联模型来预测和填补缺失的数据点。回归分析可以根据已知的变量关系，预测出在特定条件下应该出现但实际缺失的数值，从而提高数据的完整性。这种方法尤其适用于那些部分数据缺失但其他数据特征可用来推断的情况。 其次，为了消除雷达数据中的相似重复记录，文章提出了检测和处理策略。重复数据可能导致错误的分析结果，因此，通过算法识别并合并或删除重复记录是必要的。这种处理可能涉及使用哈希函数、聚类分析或基于时间戳的比较来识别重复项，然后根据具体情况选择合适的处理方式，如取平均值、保留最新或最完整的信息等。 在多雷达信息融合过程中，数据清洗技术的应用具有重要意义。通过预处理提升数据质量，可以减少信息融合过程中的噪声和不一致性，从而提高融合结果的准确性和可靠性。实验对比验证了数据清洗方法对多雷达数据融合算法性能的提升，这表明在实际应用中，数据清洗是提升整个空管系统效能的关键步骤。 总结来说，这篇论文深入探讨了数据清洗技术在雷达数据处理中的作用，特别是针对缺失值和重复记录的处理，强调了数据质量对空管系统的重要性。所提出的清洗方法对于优化雷达数据处理和信息融合有显著效果，为提升空管服务的安全性和效率提供了理论支持和实践指导。