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Les estimateurs d'état actuels utilisent l'estimateur des moindres carrés pondérés (WLS) pour résoudre le problème d'estimation d'état. Une fois les estimations d'état obtenues, le test du Chi-deux est couramment utilisé pour détecter la présence de mauvaises données dans les ensembles de mesures. Malheureusement, ce test n'est pas entièrement fiable, c'est-à-dire que des mauvaises données présentes dans l'ensemble de mesures peuvent être manquées dans certains cas. Une des raisons est les approximations utilisées pour calculer le seuil de suspicion de mauvaises données, qui est établi en fonction d'une distribution de chi-deux supposée pour la fonction objective. Dans cet article, une métrique modifiée est proposée afin d'améliorer la précision de détection des mauvaises données du test du chi-deux couramment utilisé. La performance de détection des mauvaises données du test proposé est comparée à celle du test conventionnel du chi-deux.
Göl et al. (Mon,) ont étudié cette question.