【摘 要】
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Wavelet transform was introduced to detect and eliminate outliers in time-frequency domain. The outlier rejection and multirate information extraction were init
【机 构】
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School of Electronic Information & Electrical Eng. Shanghai Jiaotong Univ. Shanghai 200030,China,Sc
【出 处】
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Journal of Shanghai Jiaotong University(Science)
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Wavelet transform was introduced to detect and eliminate outliers in time-frequency domain. The outlier rejection and multirate information extraction were initially incorporated by wavelet transform, a new outlier rejecting multirate model for state estimation was proposed. The model is applied to state estimation with interacting multiple model, as the outlier is eliminated and more reasonable multirate information is extracted, the estimation accuracy is greatly enhanced. The simulation results prove that the new model is robust to outliers and the estimation performance is significantly improved.
Wavelet transform was introduced to detect and eliminate outliers in time-frequency domain. The outlier rejection and multirate information extraction were initially incorporated by wavelet transform, a new outlier rejecting multirate model for state estimation was proposed. The model is applied to state estimation with interacting multiple model, as the outlier is eliminated and more reasonable multirate information is extracted, the estimation accuracy is greatly enhanced. The simulation results prove that the new model is robust to outliers and the estimation performance is significantly improved.
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