基于多模型SVR的抗野值Kalman滤波器

为了抑制观测数据中野值对Kalman滤波的不利影响,本文首先基于支持向量机(SVM)和多模型理论,建立了Kalman滤波新息过程的多模型支持向量回归(SVR)预测模型,然后给出了结合该预测模型的Kalman滤波的修正算法。仿真结果表明,该Kalman滤波算法不仅有效地剔除了观测数据的野值,提高了滤波器的稳定性和精度,而且算法比较简单。