作者：刘也 唐歌实 余安喜 朱炬波 梁甸农数据深度加权滤波粗差
摘要：在分析粗差对Kalman滤波器性能影响的基础上，通过将滤波新息的加权方式改进为深度加权平均，提出了一种基于Kalman框架的新型的稳健滤波算法．该算法仅需引入一个样本深度及权函数的计算步骤，无需针对测元的粗差检择，直接调节各测元对滤波状态的贡献．深度加权滤波扩展了传统Kalman滤波的最小均方误差优化准则，充分利用了不同测元间的相关性和测元与状态的相关性，可以有效降低含粗差数据对滤波结果的影响程度．在稳健性分析的基础上，数值算例验证了算法的可行性和有效性．
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