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《基于广义极大似然的非线性鲁棒状态估计方法研究》

一、引言

在各种复杂的实际应用中，非线性状态估计是一个关键且具有挑战性的问题。它涉及到多种领域，如机器人导航、目标追踪、生物医学工程等。在这些场景中，数据常常是非线性的，而且由于环境干扰和测量误差等因素的存在，我们需要设计一种能够提供精确状态估计的方法。为此，本文将重点探讨基于广义极大似然的非线性鲁棒状态估计方法的研究。

二、背景及文献综述

传统的状态估计方法主要依赖于最小二乘法等线性方法。然而，对于非线性系统，这些方法可能无法提供满意的估计效果。近年来，基于极大似然的状态估计方法因其良好的性能和灵活性而受到广泛关注。该方法通过最大化观测数据的