近日，机电工程学院青年教师余相在鲁棒滤波领域取得重要研究进展，相关研究成果以《改进的最大相关熵非线性卡尔曼滤波器及其在TDOA定位中的应用》（Improved maximum correntropy nonlinear Kalman filter with application to TDOA localization）为题，发表在《Measurement》上。《Measurement》是测量领域国际著名期刊，目前影响因子5.6（SCI二区）。论文由开云电竞投注（华东）和哈尔滨工程大学联合完成，第一作者为青年教师余相，通讯作者为哈尔滨工程大学秦洪德教授，开云电竞投注（华东）为第一署名单位，该研究工作得到了中国博士后科学基金和中央高校基础科研基金的联合资助。
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最大相关熵鲁棒滤波在非线性系统状态估计，如组合导航、电力系统估计等领域有广泛的应用。目前的最大相关熵鲁棒滤波器有两个主要不足：1、其性能高度依赖于核带宽的选择，而目前尚缺乏有效的核带宽调节机制；2、当滤波器中以误差范数作为核函数输入时，由于误差范数服从非零模态的卡方分布，其与核函数中心不匹配，导致权重计算不合理、估计精度下降。这两个问题在存在野值干扰的状态估计实际应用（如室内超宽带TDOA定位）中尤为突出，限制了最大相关熵滤波器的鲁棒性与实用性。
论文针对这两个问题，提出两种改进策略：一是基于最大似然准则的核带宽自适应估计方法，通过构建误差概率密度函数与带宽的似然函数构造极大似然估计问题，实现对核带宽的在线自适应调整。二是针对误差范数非零模态的问题，提出模态补偿策略，将误差范数建模为卡方分布，利用其模态修正核函数输入，从而获得更合理的权重计算。将这两种策略与基于高斯-牛顿的最大相关熵UKF结合，提出了三种改进滤波器（PUKF1、PUKF2、PUKF3）。在TDOA定位数据集上的实验表明，所提方法在野值干扰下显著提升了估计精度与鲁棒性，尤其在非视距环境中表现优越，验证了其有效性与实用性。
技术路线
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224125021815
