【摘 要】
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针对非线性Huber鲁棒滤波算法在滤波初值与真实值存在偏差时收敛慢的问题,提出了基于outlier检测的非线性鲁棒卡尔曼滤波算法,利用椭球判别门来对Outlier进行检测,并利用极大
【出 处】
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第十一届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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针对非线性Huber鲁棒滤波算法在滤波初值与真实值存在偏差时收敛慢的问题,提出了基于outlier检测的非线性鲁棒卡尔曼滤波算法,利用椭球判别门来对Outlier进行检测,并利用极大似然准则来确定Outlier的门限值,克服了Huber鲁棒滤波算法在初值偏差较大时将正常量测值错误地当作Outlier的缺陷,提高了Outlier的发现概率.仿真实验表明,基于Outlier的非线性鲁棒卡尔曼滤波算法能对状态进行稳健的估计,且在初值偏差较大时,收敛速度优于非线性Huber鲁棒滤波算法.
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