【摘 要】
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主要介绍了解决系统状态估计问题的滤波算法.在提出非线性高斯系统模型的基础上着重阐述了扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）和正则粒子滤波（RPF）算法.对这三种算法在不同的噪声条
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,中国联合网络通信有限公司杭州分公司,浙江亚卫通科技有限公司
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主要介绍了解决系统状态估计问题的滤波算法.在提出非线性高斯系统模型的基础上着重阐述了扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）和正则粒子滤波（RPF）算法.对这三种算法在不同的噪声条件下的估计性能进行了仿真分析.结果表明,在非线性高斯系统中,PF和RPF的估计性能远比EKF的估计性能要好,由于RPF是从离散分布中重构其近似连续分布,再从该连续分布中采样粒子,估计性能比PF要好,尤其在小噪声的环境下,估计性能更加稳定.
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