【摘 要】
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提出一种基于卡尔曼滤波的周跳探测算法。该算法首先利用klman滤波器对载波相位进行滤波处理；然后搜索预报残差中的跳变对异常值（周跳及野值）出现的历元进行定位；最后结合最优固
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院,国防科技大学航天与材料工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(10573041)
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提出一种基于卡尔曼滤波的周跳探测算法。该算法首先利用klman滤波器对载波相位进行滤波处理；然后搜索预报残差中的跳变对异常值（周跳及野值）出现的历元进行定位；最后结合最优固定区间预测方法确定异常值的类型及计算其大小，从而达到周跳修复和野值剔除的目的。该方法一定程度上降低了分段滤波引起的复杂运算，并对不同类型的异常值有很好的探测能力，如连续野值、频繁出现但不连续的野值以及周跳。仿真实例表明：该算法是可行的。
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