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为了有效提高传统卡尔曼滤波算法的鲁棒性,论文从滤波算法的极大似然估计的本质分析了传统滤波算法不具鲁棒性的原因,提出了基于广义极大似然估计的一般性鲁棒方法。同时,为了实现对粗大野值的剔除,将鲁棒滤波算法扩展到信息滤波领域,推导了一般性的鲁棒信息滤波框架。仿真实验验证了论文所研究算法的有效性。