抗野值自适应Kalman滤波在陀螺信号处理中的精度提升

"抗野值自适应Kalman滤波及其陀螺信号处理中的应用 (2004年)" 本文探讨了在处理陀螺漂移信号时，如何有效地应对野值问题，以提高寻北仪的精度。传统的Kalman滤波器在处理包含异常值的数据时可能会受到严重影响，导致滤波性能下降。作者从简化的自适应Kalman滤波算法出发，提出了一种抗野值的自适应Kalman滤波方法。这种方法旨在增强滤波器对异常值的鲁棒性，同时保持对系统动态的精确估计。 在高精度寻北仪的应用实验中，对比常规Kalman滤波算法，采用了抗野值自适应Kalman滤波后的结果显示出显著的优势。常规算法得到的方差为17.6919，而新方法得到的方差降低到9.0809，这意味着新算法能更有效地减小噪声影响，提高数据处理的精度。 论文中提到的抗野值自适应Kalman滤波器可能采用了特定的异常检测策略，如基于阈值的方法或者利用离群点检测算法，来识别并处理异常数据点。同时，该滤波器还可能调整其内部参数（如增益）以适应数据的变化，从而增强了对量测噪声的不敏感性。 Sage-Husa方法是一种可能被采用的自适应滤波技术，它通过改变滤波器的结构或参数来适应系统的变化和不确定性。这种技术在处理非线性、时变系统以及存在不确定性和异常值的情况时特别有用。 该论文提出了一个创新的自适应滤波策略，特别适用于存在野值的陀螺信号处理。通过对陀螺漂移信号进行精确处理，可以显著提升寻北仪的导航性能。这一研究成果对于航空航天、自动驾驶、航海等领域具有重要的实践意义，因为这些领域都依赖于高精度的陀螺传感器来获取稳定和准确的定向信息。