基于无味变换的一类非线性离散时间系统的H∞滤波这篇研究论文关注的是非线性离散时间系统的H∞滤波技术。H∞滤波，又被称为H无穷滤波，是控制理论和信号处理领域中一种重要的鲁棒滤波技术。其设计目标是使滤波器对于所有可能的不确定性（包括模型误差和外部干扰）具有最好的性能。在实际应用中，H∞滤波器通常用来减少噪声对系统输出的影响，提高系统的鲁棒性。
为了提高滤波的精度和鲁棒性，作者提出了将无味变换（Unscented Transform, UT）技术嵌入到扩展的H∞滤波结构中。无味变换是一种用于处理非线性系统的状态估计技术，它通过选择一组特别的“西格玛点”来代表随机变量的分布，从而提供一个接近最优的非线性变换。这种方法与传统的线性化方法（如EKF，扩展卡尔曼滤波）相比，能够更准确地近似非线性函数，尤其在系统的非线性程度较高时。
文章中所提出的无味H∞滤波器利用统计线性误差传播方法进行滤波计算。统计线性化方法通过某种近似，将非线性系统模型转换为线性模型，从而使用线性系统理论来设计滤波器。这种方法在处理非线性较强或模型不确定性较大的系统时，能够提高滤波器的性能和稳定性。
另外，论文还发展了一种无味H∞信息型滤波器用于分散式融合。分散式融合是指系统中每个传感器根据其获取的局部信息独立地完成滤波处理，然后将这些局部信息融合起来得到全局最优估计。为了实现这一点，文章定义了适当的信息状态向量和矩阵，这样即使在信息不足或者模型不确定性的情况下，也能保证滤波器的良好性能。
文章中提供的仿真结果，包括频率调制解调和仅依靠方位信息的目标跟踪，证明了所提方法的有效性。这些应用场景说明了无味H∞滤波器在解决实际问题中的应用潜力。
在研究的背景部分，文章提到H∞滤波技术已经吸引了相当多的关注，这主要是由于它们在信号增强、通信系统、飞行器控制和其他众多领域中的广泛应用。H∞滤波技术之所以重要，是因为它能够为各种不确定条件下的动态系统提供一种鲁棒的滤波解。
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