这个包实现了一系列鲁棒卡尔曼滤波器。 每个鲁棒卡尔曼滤波器都是通过固定参数 tau（0 和 1 之间的实际值）来选择的。 滤波器的鲁棒性由容差 c 调整。
鲁棒鲁棒卡尔曼的设计知道真实模型属于一个关于名义上的球。 那个球里的模型是这样的它们与名义模型之间的 Tau 散度小于宽容 C. 该软件包还包含一个演示其实际应用的示例。
参考： M.佐尔齐。 “模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波”。 提交。 M.佐尔齐。 “关于模型不确定性下贝叶斯和维纳估计量的鲁棒性”。
2021-11-05 16:15:09
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系统地介绍由作者提出的带不确定噪声方差和不确定模型参数的多传感器系统鲁棒信息融合Kalman滤波理论，并给出了在目标跟踪系统中的仿真应用.
2021-05-14 10:18:20
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