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：
