贝叶斯序贯重要性积分滤波器.docx

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1 引言 滤波是指从含有噪声的传感测量中估计目标的未知状态或参数,非线性滤波是解决该类不确定信号处理问题的核心技术,已被广泛应用于工程、统计和数学领域[1~8].贝叶斯推理为滤波算法提供了一种数学机制,然而在实际应用中,由于非线性动态系统函数的复杂性,难以对方程的积分运算进行闭式求解,通常需利用数值方法近似解算,主要包括数值积分和蒙特卡罗两大类.第一类数值积分方法基于确定性法则.高斯匹配法[1]近似目标分布简单直接,然而数值精度较为一般.扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法[2]基于泰勒级数展开,在工程上最易实现且应用最为广泛,然而在复杂传感测量环境中会引

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