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提出了一种快速估计线性一非线性状态的粒子滤波器。针对混合线性一非线性模型中传统的Rao-Blackwellized Particle Filter（RBPF）方法对状态估计处理速度较慢的不足，将条件相关的线性与非线性状态进行分离，对于非线性状态运用粒子滤波（PF）算法进行估计，取出从非线性状态中抽取出的粒子的均值，将此均值传播到线性状态中做一次卡尔曼滤波，得出对线性状态的估计。仿真结果表明：与RBPF相比可以将处理速度提高50％～60％，有效改善状态估计的实时性。