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在粒子滤波(PF)过程中存在粒子权值退化、维度灾难、计算成本高等问题。粒子流滤波通过构造对数同伦函数避免了粒子权值退化问题,但是在求解边值问题时过于依赖观测方程,当噪声较大时效果较差。针对上述问题,提出了一种改进的粒子流滤波算法。首先,该算法在粒子流动的过程中引入了一种"新息误差"结构,使每个粒子的更新相互独立;其次,利用Galerkin有限元法求得边值问题的数值解,从而消除了拟合样本先验可能导致的数值不稳定问题;最后,分别在通用非线性滤波模型和机动目标跟踪模型中对改进的算法进行了性能测试。仿真结果