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分类因子自适应抗差滤波
自适应抗差滤波的关键技术是构造观测等价权矩阵和合理的自适应因子,以便能有效地平衡观测信息、状态信息及其各分量对状态参数估值的贡献.文中在自适应抗差滤波和双因子相关观测抗差估计原理的基础上,提出了将常速度模型的状态预报信息分为位置和速度两类,并分别构造相应的自适应因子.导出了相应的分类因子自适应抗差滤波解,并给出了分类自适应因子的计算表达式.计算结果表明,分类因子自适应抗差滤波不仅能有效地控制观测异常和动态扰动异常的影响,而且利用分类因子合理地平衡了位置预报信息和速度预报信息对状态参数估值的贡献,其精度要优于基于位置不符值和速度不符值的单因子自适应抗差滤波.
作 者： 崔先强 杨元喜 作者单位： 西安测绘研究所,西安,710054 刊 名： 自然科学进展 ISTIC PKU 英文刊名： PROGRESS IN NATURAL SCIENCE 年，卷(期)： 2006 16(4) 分类号： Q81 关键词： Kalman滤波 自适应滤波 抗差估计 自适应因子【分类因子自适应抗差滤波】相关文章：
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