中文摘要：

目前滤波器参数设计考虑的性能指标均是滤波器输出残差或状态估计误差的均值和方差，这些指标隐含的假设是滤波器的输出残差或状态估计误差服从高斯分布，然而实际中，滤波器的输出残差或状态估计误差不一定满足此假设，尤其是非线性非高斯系统，这一隐含假设很难满足。因此本项目研究的创新之处在于通过控制滤波器相应的条件概率密度形状来设计滤波器。概率密度函数形状的控制是由申请人几年前提出的一类新的随机控制方法[21-3

结论摘要：

目前滤波器参数设计考虑的性能指标均是滤波器输出残差或状态估计误差的均值和方差，这些指标隐含的假设是滤波器的输出残差或状态估计误差服从高斯分布，然而实际中，滤波器的输出残差或状态估计误差不一定满足此假设，尤其是非线性非高斯系统，这一隐含假设很难满足。因此本项目研究的创新之处在于通过控制滤波器响应的条件概率密度形状来设计滤波器。概率密度函数形状的控制是由申请人几年前提出的一类新的随机控制方法。将这一类新的控制方法用于非高斯信号滤波器的设计，形成了本项目的主要研究内容。概率密度函数不仅包括均值和方差的信息，还包括了其他很多信息比如熵和高阶矩。借助已有的关于随机系统的概率密度函数建模与控制思想，并利用对偶控制原理来建立滤波器输出残差或状态估计误差条件概率密度函数的表示形式。由此可以将滤波器设计转换为概率密度函数的控制问题，从而解决现有滤波器设计的局限性，使得设计的滤波器更具有一般性。本研究已取得计划中的各项成果，发表专著一本，国内国际期刊9篇，大会报告1篇，7篇国际会议论文，国内会议论文2篇。此外，还有一篇论文获得2006年国际控制会议大会最佳论文奖。