粒子滤波算法(PF)的基本思想是基于蒙特卡罗采样,根据要解决的具体问题建立适当的概率模型,采用加权的后验样本粒子来表示后验概率分布来计算所求参数的统计特征近似值。与传统滤波方法相比,该方法具有简单易行,适用于非线性及非高斯噪声环境等优点,因而被广泛应用于目标跟踪、导弹制导、机器人定位、汇率预测、故障检测、群体生物学、通信与语音工程等领域。　　 本文以粒子滤波的应用为主线,研究了粒子滤波的基本原理、主要性质、算法流程和实际应用。针对粒子滤波在重要性采样时没有融入最新的观测值,初始状态预估需要大量粒子以及粒子缺乏多样性等问题,结合粒子群优化算法(PSO)提出了改进的粒子滤波算法,在些基础上,重点研究了改进粒子滤波在非线性预测能力、目标跟踪和带噪语音增强方面的应用。　　 本文围绕着对提出的粒子群优化粒子滤波算法在算法原理、算法应用方面进行了系统和细致的研究,主要工作和创新如下:　　 1.介绍了基本的卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、及粒子群算法,讨论了他们的工作原理、算法流程、适用范围以及各自算法存在的问题和优缺点。　　 2.针对基本粒子滤波存在的问题,将EKF估计和粒子群优化算法融入到基本的粒子滤波算法中,利用EKF算法先对每一粒子进行状态更新,再利用粒子群优化算法将最新的观测值引入到重要性采样分布中,使粒子向后验概率较高的区域运动,从而提出一种改进的粒子滤波算法,讨论了该算法的非线性预测能力,并与传统的相关算法进行比较。　　 3.将该算法运用到纯方位目标跟踪中,实验仿真表明,改进的粒子滤波算法在对目标真实运动轨迹估计、目标在系统各个方向上的位置误差和速度均方误差估计均有很大提高。进一步证明本文所提算法的有效性和实用性。　　 4.利用TVAR模型对语音信号模型中的各参数进行建模,将对带噪语音的降噪问题转化为带噪语音对纯净语音的观测估计问题。将提出的改进粒子滤波算法应用到语音信号增强,即对语音信号的TVAR模型的参数估计。实验仿真表明,与经典粒子滤波算法、EKF算法进行比较,在语音信号波形、信噪比(SNR)等方面,改进的粒子滤波算法取得了更好的语音增强效果。最后还讨论了粒子数目对增强效果的影响。　　 总之,本文对粒子滤波算法的理论做了较为全面深入的分析和研究,并针对性地提出了有效的改进措施,并应用到实践。最后对全文的研究内容进行总结,并且对下一步的研究工作做出了展望。