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隨著這些年計算機硬件水平的發展, 計算速度的提高, 源自序列蒙特卡羅方法的蒙特卡羅粒子濾波方法的應用研究又重新活躍起來。本文的這種蒙特卡羅粒子濾波算法是利用序列重要性采樣的概念, 用一系列離散的帶權重

資 源 簡 介

隨著這些年計算機硬件水平的發展, 計算速度的提高, 源自序列蒙特卡羅方法的蒙特卡羅粒子濾波方法的應用研究又重新活躍起來。本文的這種蒙特卡羅粒子濾波算法是利用序列重要性采樣的概念, 用一系列離散的帶權重隨機樣本近似相 應的概率密度函數。由于粒子濾波方法沒有像廣義卡爾曼濾波方法那樣對非線性系統做線性化的近似, 所以在非線性狀態估計方面比廣義卡爾曼濾波更有優勢。在很多方面的應用已經逐漸有替代廣義卡爾曼濾波的趨勢。

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