卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究。介绍了几种不同的滤波算法，如卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，粒子滤波等在姿态确定上的应用，并比较了它们仿真的结果

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 阐述粒子滤波的原理，然后在分析采样重要性，重采样算法基础上 讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段，最后从概率密度函数的角度出发，将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较，阐明了粒子滤波的适应性， 给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用并展望了其未来发展方向。

粒子滤波，这个里面包含了相关发表的文章，ｐｐｔ　，简介等。还有ｍａｔｌａｂ　代码，（ｕｐｆ，ｕｋｆ）。这是０８年１月在我校开的第一届科学会议时，一个教授给的！比较全面，网站上的都很零碎！所以发一下-the relative materials about parice-filter theory. It includes the paper ,PPt ,and review .Also the matlab code(upf ,ukf).It is more detailed!

基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒