【摘 要】
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<正> 在卡尔曼滤波理论中,假设状态噪声和量测噪声以及系统的初始状态 x_o 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
【机 构】
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西北工业大学,西北工业大学副教授,研究生
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<正> 在卡尔曼滤波理论中,假设状态噪声和量测噪声以及系统的初始状态 x_o 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,甚至一个异常值都会严重破坏对状态参数的估计,并且将这种误差由递推形式传播下去,从而破坏了实时控制机制.
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