粒子滤波算法摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件 并在一定程度上解决了粒子数样本匮乏问题 因此近年来该算法在许多领域得到成功应用$目前已有许多会议和讨论组都将粒子滤波作为专题进行深入讨论和学术交流-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelcg g&jgcd:"g g= #diqqjdghj&ec:9: u&cfCelcmcgc:jvjwcdq h9d:e

对粒子滤波算法的原理和应用进行综述’首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题C阐述粒子滤波的原理D然后在分析采样=重要性=重采样算法基础上C讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段D最后从概率密度函数的角度出发C将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较C阐明了粒子滤波的适应性C给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用C并展望了其未来发展方向-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelc