图信号的鲁棒平方根无迹卡尔曼滤波

针对图信号的非线性和非高斯滤波问题，本文提出一种基于图信号处理的鲁棒平方根无迹卡尔曼滤波算法。该算法利用图拓扑结构生成测量值，并采用无迹变换获取先验状态估计。此外，为增强无迹卡尔曼滤波的数值稳定性，算法结合双重平方根分解方法，在图频域中更新协方差矩阵。 Furthermore, 为处理状态估计过程中的非高斯噪声问题，本文在图频域构建误差增广模型，通过统一测量误差和状态误差，并利用图的拉普拉斯矩阵有效减少每个顶点的累积误差。随后，采用通用鲁棒代价函数作为最优准则来处理误差，该函数具有更多参数选项，从而有效抑制状态估计过程中随机的离群值和异常测量值。最后，首次在理论上验证了本文算法误差的收敛性，并通过实验仿真验证了该算法的鲁棒性。