最大熵滤波算法matlab仿真

资 源 简 介

最大熵滤波算法matlab仿真

详 情 说 明

最大熵滤波是一种基于信息熵理论的鲁棒性滤波算法，特别适用于存在非高斯噪声或异常值的场景。在GNSS导航定位中，由于多路径效应、信号遮挡等因素，观测数据常包含粗差，传统卡尔曼滤波容易受到干扰。

基于Huber函数的抗差滤波通过引入鲁棒性代价函数，能有效抑制粗差影响。该函数在残差较小时保持二次特性（类似最小二乘），在残差较大时转为线性增长，避免异常值主导优化过程。

最大相关熵准则进一步扩展了这种方法，利用核函数将局部相似性最大化，对重尾噪声表现出更强的适应性。仿真中通常采用高斯混合模型生成噪声，模拟GNSS环境中高斯噪声与突发性粗差并存的情况。

与卡尔曼滤波对比时可见： 1）常规情况下二者定位精度相近； 2）存在粗差时，最大熵滤波的位置误差波动显著小于卡尔曼滤波； 3）计算复杂度稍高，但通过滑动窗口等技巧可控制在实用范围内。

混合高斯随机数的生成需注意： 主成分采用窄方差高斯分布模拟常规噪声 次成分采用宽方差高斯分布模拟粗差 通过混合比例参数控制异常值出现频率