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粒子滤波（Particle Filter）是一种基于随机采样的贝叶斯滤波方法，广泛应用于动态系统的状态估计。它通过在状态空间中使用一组随机粒子（样本）来表示后验分布，从而处理非线性和非高斯的状态估计问题。
粒子滤波的核心思想是利用一组粒子来表示状态的概率分布。每个粒子代表一个可能的状态，并且粒子根据系统的动态模型和观测模型进行更新。通过重采样（Resampling）过程，粒子滤波能够有效地聚焦于状态空间中最可能的区域。
1 算法步骤
（1）初始化
- 从先验分布中生成 N N N
粒子滤波（Particle Filter）是一种基于随机采样的贝叶斯滤波方法，广泛应用于动态系统的状态估计。它通过在状态空间中使用一组随机粒子（样本）来表示后验分布，从而处理非线性和非高斯的状态估计问题。
粒子滤波的核心思想是利用一组粒子来表示状态的概率分布。每个粒子代表一个可能的状态，并且粒子根据系统的动态模型和观测模型进行更新。通过重采样（Resampling）过程，粒子滤波能够有效地聚焦于状态空间中最可能的区域。
（1）初始化