基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

摘要：

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题,提出了一种基于改进支持向量回归(Sup-port Vector Regression,SVR)的导航传感器自适应野值检测方法.该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点,利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测,并利用3σ准则自适应地计算阈值,然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点.该方法可以自动地学习舰船的运动趋势,建立舰船的真实运动模型,而且不受连续野值点的影响,能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测.海试实测数据表明,提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果,同时可以更好地估计传感器的真实测量值.

关键词：导航传感器、野值剔除、Lagrange插值法、支持向量回归、自适应

所属期刊栏目：7

分类号：U249.3(铁路桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金41876222

在线出版日期：2020-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：141-146