粒子滤波技术研究和分析

非线性非高斯状态空间模型的最优估计问题在信号处理、自动控制、金融、无线通讯等领域具有重要的应用,粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统,滤波精度可以逼近最优估计,其有效性已经得到各领域研究人员的极大认可,基本粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,对权值退化、重要性函数选取、重采样等影响粒子滤波器性能的关键技术进行深入研究。