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在现代医疗监护技术迅猛发展的今天，非侵入式胎儿心电监护方法因具备操作简单，完全无创，可在整个围产期长期反复监测的特点，逐步成为了当今的一大研究热点。但是该方式采集到的胎儿心电信号（FECG）通常淹没在大幅度的母体心电信号（MECG）和其他噪声中，且胎儿心电和噪声大部分在时频域重叠，因此腹壁信号中的胎儿心电信息提取一直是生物医学信号处理领域的一项重要研究课题。 论文基于便携式低成本胎儿心电监护仪的设计研究，从动态建模的思想出发，结合鲁棒自适应估计的理论，提出单通道非侵入式胎儿心率鲁棒估计方法，具体表现为从单通道孕妇腹壁混合心电信号中鲁棒自适应地估计母体心电信号并消除，从而更加可靠有效地计算胎心率（FHR）。论文的主要工作包括： (1)比较分析目前主要的几种胎儿心电提取算法，并根据心电信号特征介绍心电信号模型，详细阐述了基于贝叶斯滤波的心电信号动态建模以及改进的状态模型。 (2)将当前常用于心电信号降噪的扩展Kalman（EKF）用于估计腹壁混合心电中的MECG，通过仿真实验分析EKF估计MECG的性能。仿真结果显示当前EKF估计MECG存在的不足主要表现在大幅度干扰引发观测数据存在粗差或者噪声统计特性不确定的情况下，滤波效果明显退化，甚至可能发散，出现MECG的过分离和欠分离现象，给后续胎儿心电信号的提取带来困扰，甚至导致胎儿心电信息的错误提取。 (3)针对EKF估计MECG存在的问题，并结合孕妇腹壁心电信号的特点，研究分析了Kalman滤波理论目前的主要发展趋势，文中提出采用鲁棒自适应算法对孕妇腹壁混合心电信号中的MECG进行估计，主要介绍了H∞滤波、强跟踪Kalman滤波（strEKF）、自适应Kalman滤波（adEKF）和抗差Kalman（rbEKF）滤波四种具有鲁棒自适应特性的滤波方法。并分别采用合成的心电信号和真实的心电信号对以上四种鲁棒滤波和EKF、UKF进行对比仿真实验，分析各种算法用于MECG估计的优缺点。 为了获取更加准确有效的胎心率，在MECG抑制环节需要尽可能地不损失胎儿心电成分，文中通过分析EKF估计MECG存在的不足，提出的鲁棒抗差Kalman滤波（rbEKF）可以解决MECG的过度分离现象，在准确估计MECG的同时较好地保留胎儿心电成分，更有利于进行FECG的峰值检测，从而获得更加可靠有效的胎心率。