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针对水下无人潜航器（UUV）预测跟踪过程中传感器所采集数据的不准确问题，提出了一种利用小波隐马尔可夫模型进行UUV预测跟踪数据孤立点检测的方法．利用改进递归小波变换，对原始数据进行重构，小波系数中孤立点处的系数得到局部放大．小波系数的更新基于历史时刻的数据，因此，可以利用正常数据与孤立点的差异对数据进行实时处理．利用隐马尔可夫模型定义异常值分布判定函数，并以其作为依据，检测特征明显异于正常数据的孤立点．将准孤立点利用惰性算法进行重检测，提高孤立点检测的准确性．湖试数据验证了该方法能够有效地检测出UUV预测