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经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)引入到粒子滤波中,该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化,通过优化,可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而增加有效粒子数,提高粒子多样性,并极大地降低了精确预估所需的粒子数,可以有效地克服粒子退化与粒子匮乏问题。