一步异相关法则下的kalman滤波抗野值新法：提高精度与稳定性

本文主要探讨了"基于一步异相关法则的kalman滤波抗野值方法"这一主题，针对kalman滤波在实际应用中遇到的问题，即野值的干扰。kalman滤波是一种广泛用于信号处理领域的算法，尤其在动态系统估计、数据融合等方面具有重要作用，但其性能会受到异常数据或野值（outliers）的影响，这些极端值可能会导致滤波结果的偏差和不稳定。 论文首先深入剖析了野值对kalman滤波的具体影响机制，指出这些异常值可能导致滤波器的估计误差增大，滤波精度降低，甚至可能导致滤波器的稳定性和鲁棒性下降。为了解决这个问题，作者从随机序列的自相关函数出发，提出了一个新的思路。自相关函数是描述随机变量间长期依赖关系的重要工具，通过分析序列的一步差分方差，可以识别出野值的特殊模式，即一步异相关性。 基于一步异相关法则的新方法，设计了一种判断和剔除野值的策略，它不同于传统的kalman滤波改进方法，后者可能依赖于更复杂的模型或者参数调整。新的方法旨在通过一步异相关性的检测，有效地识别和排除观测值中的野值，从而减少它们对滤波过程的负面影响。 通过仿真实验，研究者验证了这种新方法的有效性和实用性。实验结果显示，基于一步异相关法则的kalman滤波方法操作简便，能够显著提高滤波精度和稳定性，这对于需要高精度和稳定性的应用，如导航、控制系统和信号处理等领域来说，具有重要的实际价值。 这篇论文提供了一种创新的kalman滤波抗野值策略，对于提升滤波器在实际环境中的性能具有重要的理论和实践意义，为工程师们在面对野值问题时提供了新的解决方案。