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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波的野值剔除方法，包括：通过开窗估计法得到k‑N+1时刻至k时刻的新息值v，并以此计算新息协方差的数学期望；通过比较当前预测新息协方差和新息协方差数学期望矩阵的迹，得到调节因子λ；根据调节因子动态修正真实量测，得到调整后的量测，并用其进行状态估计。本发明所用方法是根据以往获得的量测新息，计算其新息协方差的数学期望，并与当前预测的新息协方差值进行比较得到比值，利用该比值动态的修正真实量测，从而达到自适应调整的效果，而无需人为的设置。

主权项：1.一种基于改进卡尔曼滤波的野值剔除方法，其特征在于，包括：步骤1、通过开窗估计法得到k-N+1时刻至k时刻的新息值v，并以此计算新息协方差的数学期望；具体为：1量测预测Zk|k-1＝Hk*Xk|k-1Hk为观测矩阵，Xk|k-1为k时刻的状态预测值，Zk|k-1为量测预测值；2量测预测协方差Sk＝Hk*Pk|k-1*Hk+RkPk|k-1为状态协方差预测值，Rk为k时刻噪声方差；3卡尔曼增益K＝Pk|k-1*Hk'*Sk-1Sk为k时刻新息协方差，K为卡尔曼增益；4状态更新方程Xk|k＝Xk|k-1+K*Zk-Zk|k-1Xk|k为k时刻的状态滤波值；假设在k时刻出现野值Zf＝Z+ΔvΔv是野值相较于真实量测的误差值，那么新息也将有Δv的偏移；最终导致状态估计值Xk|k-1有着K*Δv误差，这一误差将被传递至下一轮的迭代滤波；采用开窗估计法，获得当前时刻的新息协方差的数学期望： vj是j时刻的新息，vj＝Zj-Zj|j-1，vj'为新息的转置，为k-N+1至当前k时刻的新息的平方均值，作为当前时刻新息协方差的数学期望；步骤2、通过比较当前预测新息协方差的迹和新息协方差数学期望矩阵的迹，得到调节因子λ；调节因子计算方法为： 式中，λ为调节因子，该值由理论新息协方差Sk的迹和新息协方差数学期望矩阵的迹之比组成；步骤3、根据调节因子动态修正真实量测，得到调整后的量测，并用其进行状态估计；具体为：当新息协方差数学期望值时，认为该量测是有效的，不做任何处理；当时，根据两者的比值作为调节因子来修正得到真实的量测，修正措施如下： Z_real为修正之后的量测值；最终的状态估计为：

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