本文提出了一种新的过滤方法，用于处理高维度的非高斯状态空间模型、非线性且可能是混沌动力学以及空间与时间稀疏的观测。该方法使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想，生成高维度下的坚韧的集成近似过滤分布。通过使用非线性更新，可以降低集成卡尔曼滤波器（EnKF）的固有偏差，同时计算成本较低。此外，还引入了维度可扩展性的非高斯本地化方法。该方法在混沌区域的 Lorenz-96 模型中取得了最先进的跟踪性能。

本文提出了一种新的过滤方法，用于处理高维度的非高斯状态空间模型、非线性且可能是混沌动力学以及空间与时间稀疏的观测。该方法使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想，产生高维度下的坚韧的集成近似过滤分布。该方法在混沌区域的Lorenz-96模型的挑战配置下实现了最先进的跟踪性能。

本文提出了一种新的过滤方法，用于处理高维度的非高斯状态空间模型、非线性且可能是混沌动力学以及空间与时间稀疏的观测。该方法使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想，产生高维度下的坚韧的集成近似过滤分布。该方法在混沌区域的Lorenz-96模型的挑战配置下实现了最先进的跟踪性能。