一种连续型野值的识别与修正滤波算法

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：scsnlaosi

【摘要】

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通过对量测数据新息序列的统计数学特性的分析，利用服从wishart分布的A（k）=（N-1）＊S（k）随机矩阵的最大特征值提出了一种检测量测数据中是否含有野值的判别方法．此基础上，修正了Kalman滤

【作者】

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冯翔费向东

【机构】

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四川大学计算机学院图形图象研究所

【出处】

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四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2009年5期

【关键词】

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KALMAN滤波野值最大特征值新息 Kalman filter outliers largest eigenvalue innovation

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通过对量测数据新息序列的统计数学特性的分析，利用服从wishart分布的A（k）=（N-1）＊S（k）随机矩阵的最大特征值提出了一种检测量测数据中是否含有野值的判别方法．此基础上，修正了Kalman滤波器的状态估计算法．使该算法在出现连续型野值时，能明显地降低误差，提高滤波精度．仿真结果证明了该方法的有效性．

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