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实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响。已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程。新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波。于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识。重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据。仿真结果验证了新算法的有效性。