【摘 要】
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对粒子滤波算法中建议分布函数的设计提出了一种新的方法,即将迭代无迹卡尔曼滤波（Iterated Unscented Kalman Filtering,IUKF）与Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑算法融合,产生新的
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对粒子滤波算法中建议分布函数的设计提出了一种新的方法,即将迭代无迹卡尔曼滤波（Iterated Unscented Kalman Filtering,IUKF）与Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑算法融合,产生新的建议分布函数,以减小粒子滤波的粒子数匮乏现象,与单独使用无迹卡尔曼滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法（Unscented Kalman Particle Filtering,UPF）相比,状态的估计结果更加准确,系统具有更好的稳定性。最后通过仿真研究验证了该方法的有效性。
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