基于自适应无迹卡尔曼滤波QAR数据降噪研究

摘要

针对QAR数据包含离群值、噪声值等异常数据严重影响数据分析的问题,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波的数据降噪方法.利用改进拉依达准则剔除粗大误差数据,以无迹卡尔曼滤波为基础,结合Sage-Husa噪声估计器对系统噪声进行实时预测和修正,有效地解决了系统噪声时变的问题.利用空客A330飞机的数据样本对算法有效性进行了数值验证,仿真结果表明,自适应无迹卡尔曼滤波算法估计精度更高,降噪效果更优.研究可提高基于QAR数据分析与挖掘工作的数据质量.