资源简介
基于双因子抗差权的KALMAN滤波模型研究,里面有具体文章供参考,谢谢原作者!
代码片段和文件信息
function [X_estCovX_est] = bifactorLS(LAQl)
% INPUT : L observation vector;
% A design matrix ;
% Ql covariance matrix of L;
% OUTPUT: X_est state vector;
% covariance matrix of X_est;
P=inv(Ql);
X=inv(A‘*P*A)*A‘*P*L;
V=A*X - L;
% % K0=2.0-3.0;
% % K1=4.5-8.5;
K0=2.0;
K1=2.5;
% while ((norm(V1)>tol)&(iter
standardedV=abs(V./std(V));
[mm]=size(P);
r = zeros(1m);
% start calculate reduction factors
for ii=1:m
if standardedV(ii) <= K0
r(ii) = 1;
elseif (standardedV(ii) >= K0) & (standardedV(ii) <= K1)
r(ii)= K0/abs(standardedV(ii))*((K1-abs(standardedV(ii)))/(K1-K0));
else
r(ii) = 0;
end
end
% start calculate equivalent weight matrix eqviP
rij = zeros(mm);
for ii = 1:m
for jj = 1:m
rij(iijj) = sqrt(r(ii)*r(jj));
eqviP(iijj) = rij(iijj)*P(iijj);
end
end
% end
% estimating with equival weight
X_est = inv(A‘*eqviP*A)*A‘*eqviP*L;
[nm]=size(A);
deg_free=n-m;
sigma = sqrt((V‘*eqviP*V)/(n-m));
% posteriorcovariance matrix
CovX_est = inv(A‘*eqviP*A)*sigma^2;
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 1744 2009-06-24 21:40 bifactorRobustkalman\bifactorLS.m
文件 3466 2009-06-24 22:12 bifactorRobustkalman\mainpro.M
文件 28001 2009-05-24 11:19 bifactorRobustkalman\Roverpsedo.mat
文件 1166 2009-06-24 21:40 bifactorRobustkalman\W_Robust_Kalman.m
文件 297984 2009-06-25 18:53 bifactorRobustkalman\基于双因子抗差权的KALMAN滤波模型研究.doc
目录 0 2009-12-21 09:02 bifactorRobustkalman
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