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摘要
给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时,利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理,提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时,也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。
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