文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优势。订阅专栏后即可直接查看源代码 文章目录 运行结果 MATLAB源代码 核心算法解析 最大相关熵准则(MCC) 2. MCC-KF与传统KF对比 代码实现关键步骤 代码结构解析 1. 参数初始化 仿真数据生成 算法核心循环 性能评估 创新点与优势 运行结果 三轴的状态量曲线: 误差曲线: RMSE曲线: