近日，我校智能学院青年教师黄玉龙副教授、张勇刚教授与我校客座教授、英国皇家工程院乔纳森 钱伯斯院士在国际顶级期刊IEEE宇航与电子系统汇刊合作发表的《一种基于学生t的新型鲁棒卡尔曼滤波器》一文在该刊2017年度最佳论文评选中排名第二，荣获IEEE Barry Carlton奖荣誉提名（Honorable Mention）。论文自2017年发表以来，曾连续位居IEEE宇航与电子系统汇刊热点论文，并入选ESI1%高被引论文。

在目标跟踪、导航与定位等应用领域中，异常干扰问题是制约其系统性能的重要技术瓶颈。设计出鲁棒性好、精度高的抗干扰滤波方法来解决异常干扰问题是滤波基础理论研究多年来的难题。长期以来，基于鲁棒指标设计的传统抗干扰滤波方法具备抗干扰能力，但是缺乏保证其滤波精度的理论依据。获奖论文从贝叶斯估计理论框架的角度，首次采用数理统计中的学生t分布对异常干扰噪声进行建模，并通过优化方法估计参数，实现对干扰噪声的准确建模，获得计算简洁、适合工程实际应用的高精度鲁棒卡尔曼滤波器。该论文从非高斯概率密度建模角度，为提高抗干扰滤波精度提供了新的思路。

IEEE宇航与电子系统汇刊主编迈克尔 赖斯教授在提名该论文参评最佳论文中评价：“这篇论文基于卡尔曼滤波器解决异常噪声干扰问题，它用紧凑、有效的文字清楚地定义了问题和解决方案。”IEEE会士、加拿大卡尔加里大学梁亨利教授评价：“基于学生t分布建模的鲁棒卡尔曼滤波方法在这篇文章中首次提出，对于解决异常噪声干扰问题展现了优越的性能。” IEEE会士、美国哥伦比亚大学王晓东教授评价：“基于学生t分布的鲁棒卡尔曼滤波方法可以有效解决异常干扰下的状态估计问题。”

IEEE宇航与电子系统汇刊是航空航天航海领域顶级期刊，连续多年被评为中科院顶级期刊，是工程宇航类中科院一区期刊，JCR一区期刊。IEEE Barry Carlton奖设立于1958年，是IEEE学会最古老的奖项之一，每年评选一次，用于表彰IEEE宇航与电子系统汇刊四年前发表的年度最佳论文。

获奖论文第一作者黄玉龙副教授长期从事导航和多传感器信息融合方面的研究工作。基于在非高斯和自适应状态估计理论及应用方面做出的原创性研究工作。