【摘 要】
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粒子群优化（PsO）粒子滤波算法容易陷入局部最优，从而降低算法精度。针对该问题，提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法。该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置，驱散聚集在局部最优
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金资助项目(1014RJZA028)
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粒子群优化（PsO）粒子滤波算法容易陷入局部最优，从而降低算法精度。针对该问题，提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法。该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置，驱散聚集在局部最优的粒子群，使其向全局最优位置靠近，增加有效估计粒子数，抑制粒子退化与枯竭问题。仿真结果表明，与传统的粒子滤波算法和PSO粒子滤波算法相比，改进算法的估计精度有较大提高。
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