基于小波 HMM 的 UUV 传感器数据孤立点检测

摘要：

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预测跟踪中的数据孤立点。

关键词：水下无人潜航器、预测跟踪、小波变换、隐马尔可夫、孤立点检测

分类号：TP18;TN96711(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51109043．

在线出版日期：2014-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：551-557