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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Outlier Rejection Methods for Robust Kalman Filtering

verfasst von : Du Yong Kim, Sang-Goog Lee, Moongu Jeon

Erschienen in: Future Information Technology

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we discuss efficient methods of the state estimation which are robust against unknown outlier measurements. Unlike existing Kalman filters, we relax the Gaussian assumption of noises to allow sparse outliers. By doing so spikes in channels, sensor failures, or intentional jamming can be effectively avoided in practical applications. Two approaches are suggested: median absolute deviation (MAD) and L

1

-norm regularized least squares (L

1

-LS). Through a numerical example two methods are tested and compared.

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Metadaten
Titel
Outlier Rejection Methods for Robust Kalman Filtering
verfasst von
Du Yong Kim
Sang-Goog Lee
Moongu Jeon
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Future Information Technology

Print ISBN: 978-3-642-22332-7

Electronic ISBN: 978-3-642-22333-4

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-22333-4_41