基于新息特性抗野值Kalman预测算法 (2006年)

针对KaIma,最优预测方法应用过程中。量测值中的野值对状态预测的不利影响，提出了一种基于新息正交特性实时估计量测方差的新算法。该算法使得修正的量测方差能够保持修正前的新息正交性，从而改变Kalman最优增益。修正状态预测值。使僻预测误差的方差著为最小。仿真结果表明，该算法能够克服野值对状态最优预测值的不利影响，提高了跟踪精度。