对连续野值不敏感的鲁棒卡尔曼滤波器

资 源 简 介

对连续野值不敏感的鲁棒卡尔曼滤波器

详 情 说 明

鲁棒卡尔曼滤波器在状态估计领域具有广泛应用，但传统方法对连续出现的野值（异常测量值）较为敏感。本文讨论的改进算法通过双阶段抗差机制，显著提升了对连续型野值的容忍度。

核心原理包含两个创新点：首先，通过滑动窗口检测机制识别野值持续时间。当连续多个采样点超出阈值范围时，系统自动触发第二阶段处理。其次，引入自适应协方差调节策略，在野值持续阶段动态放大观测噪声协方差矩阵，降低异常测量对状态更新的影响。

该算法针对工业场景中常见的传感器短暂故障（如电磁干扰导致的连续误报）特别有效。相比传统单点抗差方法，其优势在于不仅能处理孤立野值，还能在野值持续出现时保持系统稳定性。

实现时需注意滑动窗口长度的选择：过短会导致误判，过长则降低灵敏度。文献建议通过历史数据分析确定窗口尺寸，通常取系统暂态响应时间的1.5-2倍。这种滤波器已成功应用于无人机导航和工业过程控制等场景。