【摘 要】
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本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计（PE）算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成，利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的S
【基金项目】
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基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金（N0.2009302110013）
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本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计（PE）算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成，利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明，该算法在状态估计精度上优于序列重要性重采样（SIR）算法、辅助粒子滤波（APF）算法、正则化粒子滤波（RPF）算法、高斯粒子滤波（GPF）算法和高斯混合粒子滤波（GSPF）算法.
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