平方根H容积卡尔曼滤波

平方根H容积卡尔曼滤波（Square Root H-Infinity Kalman Filter）是一种基于卡尔曼滤波的状态估计算法。它结合了H-infinity控制理论和卡尔曼滤波理论，用于估计系统状态和降低传感器测量误差的影响。

在常规的卡尔曼滤波中，假设系统的动力学模型和观测模型是线性的，并且噪声是高斯分布的。然而，在实际应用中，系统往往存在非线性和非高斯噪声。平方根H容积卡尔曼滤波通过引入H-infinity控制理论的概念，可以处理非线性系统和非高斯噪声，提高滤波精度。

具体来说，平方根H容积卡尔曼滤波通过将系统的状态和观测误差建模为有界的不确定性，并使用基于线性矩阵不等式的优化方法来设计滤波器参数。它可以有效地处理传感器的测量误差、建模误差和外部扰动，提供更准确的状态估计结果。

平方根H容积卡尔曼滤波算法相对于传统的卡尔曼滤波算法，具有更好的鲁棒性和适应性，可以在复杂的环境和噪声条件下提供更可靠的状态估计。它在航空航天、导航、自动驾驶等领域有着广泛的应用。