异常值不敏感卡尔曼滤波：理论与应用
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。从有噪音观测数据中对动态系统进行状态估计是许多应用中的一个基本任务。本文介绍了一种无参数算法，通过简短的迭代过程对 Kalman 滤波器的标准更新步骤进行在线估计，从而减轻观测数据中异常值的有害影响。仿真和实地实验评估证明了我们的方法在滤波场景中对异常值的鲁棒性，相比其他算法表现出有竞争力的性能。
该文介绍了一种新的高维度非高斯状态空间模型、非线性且可能是混沌动力学以及空间与时间稀疏的观测的过滤方法。该方法使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想来产生高维度下的坚韧的集成近似过滤分布。该框架在混沌区域的 Lorenz-96 模型的挑战配置下实现了最先进的跟踪性能。
