當(dāng)存在高污染率的野值觀測時(shí),現(xiàn)有的魯棒卡爾曼濾波器的數(shù)值穩(wěn)定性和抗差能力可能會嚴(yán)重退化.為此,基于近似最小一乘估計(jì)和修正的高斯牛頓方法提出一種新的魯棒卡爾曼濾波器,以減小含野量測對濾波器的不利影響.通過條件數(shù)分析和影響函數(shù)分析,從理論上證明所提出方法的數(shù)值穩(wěn)定性和抗差能力均好于基于Huber估計(jì)的卡爾曼濾波器.通過仿真實(shí)驗(yàn)對理論分析結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證.仿真結(jié)果表明,在只有少量野值觀測的情況下,所提出的濾波器與Huber卡爾曼濾波器的估計(jì)性能大致相當(dāng);而在含有高污染率的野值觀測時(shí),所提出的濾波器的估計(jì)性能明顯好于Huber卡爾曼濾波器.在仿真實(shí)驗(yàn)中還對幾種濾波器的計(jì)算花費(fèi)進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)所提出濾波器的計(jì)算代價(jià)小于Huber卡爾曼濾波器的計(jì)算代價(jià). 

【文章來源】：控制與決策. 2020,35(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于HuberM估計(jì)的魯棒Cubature卡爾曼濾波算法[J]. 黃玉,武立華,孫楓.  控制與決策. 2014(03)
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