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

在传统的状态估计问题中，标准的卡尔曼滤波器对野值非常敏感，容易受到异常观测数据的影响。特别是在连续出现野值的情况下，传统方法往往会导致滤波发散。本文介绍的鲁棒卡尔曼滤波器通过创新的算法改进，有效解决了连续野值干扰的问题。

该滤波器的核心思想在于建立双重机制：首先通过基于统计特性的野值检测模块识别异常数据点，然后采用自适应调节的方式动态调整滤波器的增益矩阵。与传统方法不同的是，这种鲁棒滤波器特别关注连续野值的处理，通过引入记忆因子来跟踪野值出现的连续性模式。

关键技术突破包括：1) 构建了基于滑动窗口的野值检测机制，能够区分单点野值和连续野值；2) 设计了自适应协方差调节算法，在检测到连续野值时自动降低异常数据对状态估计的影响权重；3) 加入了状态预测置信度评估，确保在野值干扰期间仍能维持合理的状态估计精度。

相比于传统方法，这种改进的鲁棒滤波器表现出三大优势：更强的抗连续野值能力、更稳定的长期估计性能以及更平滑的状态过渡。在实际应用中，这种滤波器特别适合存在周期性干扰或突发性连续异常的场景，如工业控制、导航定位和金融时间序列分析等领域。