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基于新息特性抗野值Kalman预测算法
引用本文:罗志斌,刘先省,胡振涛,周林.基于新息特性抗野值Kalman预测算法[J].河南大学学报(自然科学版),2006,36(4):79-82.
作者姓名:罗志斌  刘先省  胡振涛  周林
作者单位:河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475001
基金项目:国家自然科学基金 , 河南省高校杰出科研创新人才工程项目 , 河南省高校创新人才培养项目
摘    要:针对Kalman最优预测方法应用过程中,量测值中的野值对状态预测的不利影响,提出了一种基于新息正交特性实时估计量测方差的新算法.该算法使得修正的量测方差能够保持修正前的新息正交性,从而改变Kalman最优增益,修正状态预测值,使得预测误差的方差为最小.仿真结果表明,该算法能够克服野值对状态最优预测值的不利影响,提高了跟踪精度.

关 键 词:Kalman最优预测方程  野值  量测噪声方差  新息  Kalman最优增益
文章编号:1003-4978(2006)04-0079-04
收稿时间:2005-11-30
修稿时间:2005年11月30

Kalman Prediction Algorithm Restraining Outliers Based on Innovation Property
LUO Zhi-bin,LIU Xian-xing,HU Zhen-tao,ZHOU Lin.Kalman Prediction Algorithm Restraining Outliers Based on Innovation Property[J].Journal of Henan University(Natural Science),2006,36(4):79-82.
Authors:LUO Zhi-bin  LIU Xian-xing  HU Zhen-tao  ZHOU Lin
Affiliation:College of Computer and Information Engineering, Henan University, Henan Kai f eng 475001 ,China
Abstract:ForKalman optimal prediction method application,the bad influences of the measurement values including outliers to state prediction,presents a new algorithm.The algorithm real time estimates measurement noise covariance in accord with the property of innovation,and makes modifying measurement covariance keep orthogonal properties of innovation,then influences the Kalman optimal gain to modify state prediction values,to make the covarianceof prediction error smallest.The simulation results show that the modified algorithm can restrain the bad influences of outliers and improve the tracking accuracy.
Keywords:Kalman optimal prediction equation  outlier  measurement noise covariance  innovation  Kalman optimal gain
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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