【摘 要】
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本文就随机系统中的基本粒子滤波算法进行了研究,在非线性状态下基本粒子滤波器估计输出采用了最大后验概率和后验均值两种方式均能反应滤波估计的状态能很好地跟随真实状态,
【基金项目】
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项目编号：2018KY008，项目名称：非线性非高斯随机系统的粒子滤波方法研究。校级重点科研项目
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本文就随机系统中的基本粒子滤波算法进行了研究,在非线性状态下基本粒子滤波器估计输出采用了最大后验概率和后验均值两种方式均能反应滤波估计的状态能很好地跟随真实状态,但粒子退化现象较严重,因此选择合适的建议密度方法,改进粒子滤波算法,其偏差能在较短时间内达到极低水平,对真实状态的跟随性更强,适合数据量应用较少的高斯模型系统。
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