一种鲁棒的Kalman滤波方法

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（西北核技术研究所西安７１００２４）
摘
要
在目标跟踪测量中，由于各种噪声的影响，Ｋａｌｍａｎ滤波算法对野值数据的估计经常出现较大误差，直接影响了定位结果。修
正增益的滤波方法在野值相对较小的情况下误差不能有效的识别。为此，提出残差权重自适应抗野值的Ｋａｌｍａｎ滤波方法，该方法能明显
量测方程：
环境的影响，测量数据受到各种随机噪声的污染，使得测量数据的可靠性和可用性下降，导致观测数据中出现少量野值，甚至出现成片野值，即错误的测量数据，这些测量值明
显偏大或偏小。如果这些数据不剔除，Ｋａｌｍａｎ滤波算法的
一ＨＸ＋
ＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ２７４
ｌ引言
Ｋａｌｍａｎ滤波算法ｌ＿】］具有递推性，无须存储大量历史信息，不但可以对平稳的、一维的随机过程进行估计，也可以对非平稳的、多维随机过程进行估计，因而广泛应用于导航
的降低野值对定位结果的影响，对实测数据的仿真果表明了该方法的有效性，满足试验要求。
关键词目标跟踪；Ｋａｌｍａｎ滤波；野值；鲁棒
中图分类号ＴＰ２７４
ＡＲｏｂｕｓｔＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＭｅｔｈｏｄ
ＡｂｓｔｒａｃｔＳｉｎｃｅａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｋｉｎｄｓｏｆｎｏｉｓｅｉｎｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ，ｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｕｔｌｉｅｒｓｕｓｉｎｇｔｈｅｎｏｒｍａｌＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｔｅｎｄｅｖｉａｔｅｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｎｄｈｅｎｃｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏｆｔａｒｇｅｔｉｓｉｎｔｅｒｆｅｒｅｄ．ＴｈｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｇａｉｎｒｅｖｉｓｅｄｄｏｅｓｎｏｔ
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｏｕｔｌｉｅｒｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｅｓｓｔｈａｎｎｏｒｍａ１．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｍｅｎｔｉｏｎｅｄ，ａｒｏｂｕｓｔＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｈｉｃｈｃａｎｏｂｖｉｏｕｓｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｏｕｔｌｉｅｒｅｒｒｏｒ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｒａｃｔｉｃａｌｄａｔａｃｏｎｆｉｒｍｓｔｈａｔｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｍｅｅｔｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｐｒａｃｔｉｃｅ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ，Ｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ｏｕｔｌｉｅｒ，ｒｏｂｕｓｔ
总第２８３期２０１３年第５期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４１Ｎｏ．５
７１６
一
种鲁棒的Ｋａｌｍａｎ滤波方法
武昱曹鑫钱克昌李小杰张阳阳
ｗｕＹｕＣＡＯＸｉｎＱＩＡＮＫｅｃｈａｎｇＬＩＸｉａｏｊｉｅＺＨＡＮＧＹａｎｇｙａｎｇ
（ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｕｃｌｅａｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００２４）
２标准Ｋａｌｍａｎ算法
估计问题中经常考虑如下随机线性离散系统模
型～。
状态方程：
＋ｌ — Ｘ＋Ｗｋ（１）
跟踪、信息融合、信号处理等领域。
测控系统在进行测量的过程中，由于系统自身或外界