卡尔曼滤波器在潜艇适航性异常数据修正中的应用

"潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法 (2011年) - 熊先巍, 韦灼彬 - 海军工程大学后勤指挥与工程系" 本文主要探讨了在潜艇适航性监测中，如何利用卡尔曼滤波器(Kalman Filter)处理异常数据的问题。卡尔曼滤波是一种优化的数据平滑和预测算法，常用于实时系统中的状态估计。在潜艇适航性监测中，由于环境和设备的复杂性，数据可能出现异常，这将对卡尔曼滤波器的性能造成影响，可能导致滤波结果的失真。 首先，文章介绍了卡尔曼滤波器的基本原理，它基于线性高斯模型，通过迭代更新来估计系统状态。滤波器在每一步中，结合先验估计和观测数据，通过最小化均方误差来得到最优的后验估计。然而，当观测数据中存在异常值时，传统的卡尔曼滤波器可能无法准确地处理这些异常，导致滤波效果下降。 针对这一问题，作者分析了异常数据对卡尔曼滤波器的影响，并提出了异常行为检测的方法。异常数据可能导致滤波器的预测与实际观测之间的偏差增大，进而影响滤波过程。通过对新息（即观测数据与预测数据的差值）的分析，可以识别出可能的异常行为。此外，通过引入过程噪声和观测噪声的不确定性，可以增强滤波器对异常数据的鲁棒性。 接着，作者提出了一种异常数据剔除和滤波器修正的策略。该方法在检测到异常数据时，不直接使用这些数据进行滤波，而是通过某种方式（如设定阈值、使用统计方法等）剔除异常值，然后利用修正后的滤波器重新进行状态估计。这种方法旨在保持滤波器的稳定性和准确性，即使在数据出现异常的情况下也能快速恢复。 为了验证所提方法的有效性，作者进行了潜艇适航性中横摇的数值仿真。通过对比经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的仿真结果，显示了改进算法在处理异常数据方面的优越性。改进后的滤波器不仅能够有效地剔除偏差较大的异常数据，而且在滤波器已经被异常数据干扰的情况下，能更快地修正异常并重新达到稳定状态。 总结来说，这篇论文深入研究了卡尔曼滤波器在潜艇适航性监测中的应用，特别是在处理异常数据方面，提供了一种有效的修正策略。这对于提高潜艇监测系统的可靠性，确保潜艇在复杂海洋环境下的安全运行具有重要意义。