【摘 要】
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卡尔曼滤波理论是适应实时控制的需要,对于系统的状态参数进行线性估计的一种递推算法。在卡尔曼滤波理论中,需要假设系统的状态噪声{w_k}和量测噪声{v_k}及系统的初始状态x_
【机 构】
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西北工业大学,西北工业大学西安710072,西安710072
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卡尔曼滤波理论是适应实时控制的需要,对于系统的状态参数进行线性估计的一种递推算法。在卡尔曼滤波理论中,需要假设系统的状态噪声{w_k}和量测噪声{v_k}及系统的初始状态x_0均服从于高斯分布且相互独立;然而,在工程应用中上述假设条件并非都能满足,观测数据中常常含有异常值(outliers),而且量测噪声也往往是含有异常值的“长尾分布”,而从本质上讲是递推最小二乘估计的卡尔曼滤波对异常值的“长尾分布”非常敏感,甚至一个异常值会严重破坏对状态参数的估计。针对上述问题,本文应用贝叶斯定理,给出了状态噪声和量测
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