粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的算法。基本思想是在状态空间中用一系列加权样本来近似后验概率密度分布,以样本均值代替积分运算。原则上,粒子滤波算法可以实现任意状态的估计,尤其在卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法失效的非线性非高斯状态估计中表现出优越的性能。粒子滤波算法已经在目标跟踪、视觉跟踪、故障诊断、导航定位和无线通信等领域得到广泛应用。本文对粒子滤波算法进行深入研究,详细介绍了算法的实现原理和步骤,并对粒子滤波算法存在的问题进行讨论。针对这些问题,提出改进方法。首先对经典的改进算法马尔可夫蒙特卡罗粒子滤波算法进行改进,引入有效粒子数概念,在适当的情况下,抛弃退化的粒子,动态的调整粒子数目以减小计算量。改进算法大大地减小了算法的复杂度,提高了运行效率。重采样算法是粒子滤波算法中的重要步骤,是解决粒子滤波算法退化问题的重要手段,但同时也带来了粒子枯竭问题。针对该问题,本文提出一种改进重采样算法,通过对粒子进行插值运算,产生新的粒子构成新的粒子集,增加了粒子的多样性,从而提高算法的精度。最后通过实验仿真验证了改进算法的有效性。为进一步提高粒子滤波算法的估计精度,本文从非线性估计理论入手,引入插值滤波算法来改进粒子滤波算法的性能,提出插值粒子滤波算法。该算法对非线性系统方程按Stirling插值公式展开,可减小局部线性化近似的截断误差,并且在系统状态转移概率的基础上融合了最新的量测数据,提高了重要性密度函数对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明,该改进算法显著地提高了粒子滤波算法的估计精度。