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针对粒子滤波在非线性系统上具有优越性，但粒子在传播过程中必然受到噪声影响的问题，提出了在阈值去噪下的改进粒子滤波算法．将小波阈值去噪的思想引入到粒子滤波中，即信号先经过小波包分解，再利用适当的阈值保留分解系数较大者并将系数较小者置为0，这样每个粒子结合其历史信息可降低噪声水平，进而改进滤波的状态估计值．蒙特卡罗仿真实验表明，加入阂值去噪的粒子滤波法可以有效降低滤波的均方根误差，提高滤波精度．在所采用的线性及非线性系统中，均方根误差均值分别降低了14％和12％．