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粒子滤波（PF）算法存在的主要问题是粒子退化现象，利用重抽样过程可以有效减轻退化现象，但带来了采样枯竭问题，导致滤波精度下降．本文提出一种多样性引导的进化粒子滤波（DEPF），把粒子群优化（PSO）算法引入到传统PF中，通过PSO搜索寻优重新分配粒子，使粒子的表示更加接近真实后验，并在PSO的搜索寻优过程中使用多样性引导机制来保证所得粒子集的多样性，以提高PF的精度．仿真实验结果表明了该算法的有效性．