报告指出，在研究一个系统的控制问题时往往需要系统模型，但是由于信息的不完整性，有些系统的模型非常难以获得，比如，网络控制系统、无线网络环境下的机动目标定位等。信息不完整性包括非线性、测量遗漏、测量衰减、量化误差、传感器饱和、传感器迟延、随机参数矩阵、随机噪声等。在信息不完整的情况下，如何通过滤波器获得系统准确的模型是当前面临的一大难题。

针对上述问题，王子栋教授在本次报告中详细介绍了近年来他所带领的团队针对不完整信息的非线性递归滤波研究的主要成果，包括量化滤波问题、扩展卡尔曼滤波问题、带有随即参数矩阵的递归滤波问题、增益限幅递归滤波问题。在实际应用方面，上述理论研究成功地应用于移动机器人定位、传感器网络分布式滤波以及传感器网络分布式故障诊断等。

王教授的报告引起了大家的浓厚兴趣，在座师生就非线性滤波、网络控制、目标定位等问题进行了深入讨论。报告结束后，王教授还参观了新能源电力系统国家重点实验。