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粒子滤波算法的硬件优化设计：从理论到实践.docx

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    粒子滤波算法的硬件优化设计：从理论到实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在现代科技快速发展的进程中，非线性系统状态估计问题成为众多领域研究的核心焦点之一，如目标跟踪、机器人导航、图像处理、金融风险评估、医学成像等。在这些复杂的实际应用场景里，系统往往呈现出非线性和非高斯的特性，传统的线性滤波算法，像卡尔曼滤波，由于其严格依赖线性系统和高斯噪声的假设，难以满足高精度状态估计的需求。

    粒子滤波（ParticleFilter,PF）算法作为一种基于蒙特卡罗方法的强大估计算法，在解决非线性非高斯动态系统的最优估计问题中脱颖而出，成为研究热点。它的基本原理是借助在状态空间中传递的大量随机样本，

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