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摘要:
通过对量测数据新息序列的统计数学特性的分析,利用服从wishart分布的AA^U(k)=(N-1)·AS^U(k)随机矩阵的最大特征值提出了一种检测量测数据中是否含有野值的判别方法.此基础上,修正了Kalman滤波器的状态估计算法.使该算法在出现连续型野值时,能明显地降低误差,提高滤波精度.仿真结果证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 一种连续型野值的识别与修正滤波算法
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 Kalman滤波 野值 最大特征值 新息
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 1321-1324
页数 4页 分类号 TN393
字数 2863字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2009.05.21
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 费向东 四川大学计算机学院图形图象研究所 28 78 5.0 7.0
2 冯翔 四川大学计算机学院图形图象研究所 2 18 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Kalman滤波
野值
最大特征值
新息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
总下载数(次)
10
总被引数(次)
25503
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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