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针对城市区域快速路网，以实现交通流运行状态实时估计为目标，建立宏观交通流状态空间模型，在实现交通流状态估计的同时，更新交通流模型参数，提高交通流模型的适应性和准确性．然后提出了基于奇异值分解（SVD）的优化抗差无损卡尔曼滤波（UKF）算法，用奇异值分解代替标准UKF的Cholesky分解，解决了协方差矩阵非正定时滤波计算不能持续的问题，同时，该算法根据观测协方差矩阵是否病态选择抗差因子，对增益矩阵和观测协方差矩阵进行自适应计算，进而抑制由于模型较高的非线性带来的误差．通过实验证明，文中所提算法避免了扩展卡