Unscented(无先导)卡尔曼滤波(UKF)算法是一种新的状态跟踪和估计算法,是经典的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的一种理想取代者,它能克服EKF 算法的固有缺陷,具有较高的估计精度,已在状态估计和滤波等方面显示出了极大的优越性,有重要的发展和应用潜力。项目研究UKF 算法中还未被解决的收敛性和稳定性问题,并将结果用于解决基于混沌的宽带通信中的一些紧迫的应用问题。项目的研究内容涉及1)一个或多个(并联)UKF 滤波器的收敛性和稳定性等理论研究;2)UKF 算法在多个混合混沌信号的滤波和估计问题中的应用和发展;3)UKF 算法在实际通信条件下的混沌同步问题中的应用与发展;4)UKF 算法在混沌通信系统的多用户检测问题中的应用和发展。项目的完成在理论上将完善新的随机状态估计工具;在应用上将推动基于混沌的宽带通信的实用化进程,具有重要的科学、社会和经济意义。