Kalman滤波理论是目标跟踪和信息融合领域的重要基础性方法，自从创建以来就受到了研究人员和工程师的广泛关注，并以其为基础衍生出大量的改进算法，同时已经在很多工程系统中得到成功应用。随着现代控制估计系统的复杂性极具增加，加之任务的多样性导致对估计方法性能的高要求性，使得传统Kalman滤波理论框架下建立的最优估计方法体系面临大量新的问题和无法避免的挑战。因此，开展面向复杂系统的新型工程化Kalman滤波理论方法研究显得极为迫切，不仅在推动和完善Kalman滤波理论方面具有重要的科学意义，同时在增强其解决实际系统的工程化应用能力方面也具有深远的现实意义。
针对上述问题，本专题主要针对传统Kalman滤波理论在当前实际工程应用中遭遇的挑战性问题，以航空航天目标跟踪和信息融合等为目标领域方向，征集工程化Kalman滤波方法研究的最新理论与应用研究成果。专题的主要内容包括（但不限于）：
▲ 传统Kalman滤波理论的局限性和挑战性
▲ Kalman滤波的工程应用能力分析
▲ 新型自适应Kalman滤波方法
▲ 新型工程化Kalman滤波理论框架
▲ Kalman滤波的可信评价理论
▲ Kalman滤波和机器学习联合理论
▲ .....
截止日期：2020年09月30日 录用通知时间：2020年11月30日
投稿时请备注“工程化Kalman滤波理论及应用”专题
客座编委： 葛泉波,博士,研究员, 就职于同济大学电子与信息工程学院 E-mail: geqb@tongji.edu.cn
孙书利,博士,教授,就职于黑龙江大学电子工程学院 E-mail: sunsl@hlju.edu.cn