【摘 要】
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如何得到重要性密度函数是粒子滤波算法的关键问题之一。首先阐述了粒子滤波的一般方法;然后在分析修正无偏量测转换统计特征的基础上,提出了一种修正无偏量测转换粒子滤波（M-
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如何得到重要性密度函数是粒子滤波算法的关键问题之一。首先阐述了粒子滤波的一般方法;然后在分析修正无偏量测转换统计特征的基础上,提出了一种修正无偏量测转换粒子滤波（M-UCMPF）算法,推导了该算法的重要性概率密度函数;最后通过仿真实验对比分析了M-UCMPF算法、不敏卡尔曼粒子滤波（UPF）算法、修正无偏量测转换卡尔曼滤波（M-UCMKF）算法和不敏卡尔曼滤波（UKF）算法的性能。仿真结果表明,M-UCMPF算法具有运算量相对较小而滤波精度高的特点。
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