粒子滤波理论.pdf
粒子滤波通过 非参数化的蒙特卡洛 (Monte Carlo) 模拟方法来实现递推贝叶斯滤波 ，适用
于任何能用状态空间模型描述的非线性系统， 精度可以逼近最优估计。 粒子滤波器具有简单、
易于实现等特点， 它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法， 从而引起 目标跟踪、
信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。 本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶
斯滤波理论， 随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器， 最后针对当前粒子滤波器存在的粒子
多样性丧失问题，提出了一种量子进化粒子滤波算法。
于任何能用状态空间模型描述的非线性系统， 精度可以逼近最优估计。 粒子滤波器具有简单、
易于实现等特点， 它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法， 从而引起 目标跟踪、
信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。 本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶
斯滤波理论， 随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器， 最后针对当前粒子滤波器存在的粒子
多样性丧失问题，提出了一种量子进化粒子滤波算法。
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