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粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡罗仿真的近似贝叶斯算法。其核心思想是利用一些离散随机采样点来近似系统随机变量的概率密度函数，以样本均值代替积分运算，从而获得状态的最小方差估计。对粒子滤波方法进行深入研究，进行了大量的仿真。整个仿真实验证明了粒子滤波方法在强非线性跟踪问题中的适用性和有效性。