最佳鲁棒卡尔曼滤波的应用：AO、IO和同时IO和AO鲁棒滤波器
摘要：鲁克德舍尔（Ruckdeschel）在2001年和2010年的论文中提出了关于鲁棒卡尔曼滤波器的最优性结果，其中鲁棒性是指在分布意义上考虑，即通过适当的邻域扩大理想模型中的分布假设，允许在我们的上下文中可能是系统内生/传播的异常值或系统外生/不传播的异常值，从而引发了跟踪和衰减的目标冲突。相应地，所引用的参考文献提供了最优鲁棒程序来分别处理每种类型的异常值，但在IO鲁棒性的情况下并没有提到实施方面的内容。我们在本文中对此进行了更详细的讨论。最重要的是，我们定义了一个混合滤波器，将AO和IO最优滤波器结合起来，能够同时处理两种类型的异常值，尽管存在一定的延迟。我们在一个参考状态空间模型上检验了我们的滤波器，并将结果与ACM滤波器Martin和Masreliez[1977]、Martin [1979]和非参数的、基于重复中位数的滤波器Fried等人 [2006，2007]进行了比较。
作者：Peter Ruckdeschel
论文ID：1004.3895
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2010-04-23