【摘 要】
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在机器人声源跟踪系统中，由于环境中存在非高斯噪声，且系统描述的观测方程非线性程度较高，会导致跟踪精度低、稳定性差等问题。针对以上问题基于粒子滤波方法，提出了一种改进的粒
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在机器人声源跟踪系统中，由于环境中存在非高斯噪声，且系统描述的观测方程非线性程度较高，会导致跟踪精度低、稳定性差等问题。针对以上问题基于粒子滤波方法，提出了一种改进的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波重采样后加人马尔科夫链移动步骤，改善重采样出现的样本枯竭问题。将该算法应用到机器人声源跟踪中，仿真实验表明，相对粒子滤波跟踪算法更加准确有效的实现了声源跟踪。
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