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10.3969/j.issn.1006-4303.2007.03.009

Kalman滤波器的抗干扰算法

引用
在Kalman滤波意义下,提出将观测值划分为正常和病态两种属性,病态值可以是通常的野值,也可以是部分的正常值,这种模糊划分降低了辨识的难度,也比较符合客观实际,避免了由于划分不当所造成的误判或漏判情况的出现;为了提高Kalman滤波器的抗干扰能力,通过对新息分量统计特性的逐一修正,提出了重新构造状态估计的改进算法.由于充分利用了新息各分量服从正态分布的统计特性,所以算法具有结构简单,计算量小的特点.仿真实验表明,不论出现何种形式的干扰,算法都具有稳定的滤波性能,不仅克服了经典Kalman滤波器易受干扰,滤波效果不稳定的问题,而且克服了众多Kalman滤波改进算法的不足之处,适用范围更为广泛.

Kalman滤波器、新息、抗干扰

35

TP273(自动化技术及设备)

2007-07-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

279-282,287

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1006-4303

33-1193/T

35

2007,35(3)

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