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将集群智能思想引入粒子滤波，提出一种新颖的基于人工鱼群算法的粒子滤波器．该算法利用人工鱼群算法中觅食行为和聚群行为的交替，使得先验粒子不断向高似然域移动，从而改善粒子分布，提高估计精度．此外，利用Kullback信息描述聚群行为产生的粒子分布与似然分布的差别，通过迭代发现Kullback信忠是递减的，从而证明该算法是合理的．仿真实验证明，这种算法是一种有效的粒子滤波算法，其滤波性能优于扩展卡尔曼滤波和常规粒、子滤波．