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本文系统介绍了适用于解决非线性非高斯系统问题的粒子滤波器的基本原 理和关键技术，针对标准粒子滤波器（PF）中存在的粒子退化及算法实时性问 题，把遗传算法中的选择、交叉、变异进化思想引入到 PF中进行算法改进，提 出了改进的遗传粒子滤波器（GPF） 。首先由于遗传算法具有独特的寻优能力， 可以使每次运算粒子的使用效率得到搞高， 使逼近后验概率分布最大值所需的粒 子数大大减少，并且避免了重采样，

粒子滤波(PF)是一种基于蒙特卡罗模拟和递推贝叶斯估计的滤波方法。作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法，在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势，在目标跟踪领域得到了广泛的应用。本文 针对现有目标跟踪方法中的缺陷，结合实际问题提出了改进算法，以期达到更好的效果。

粒子滤波在单通道信号分离中的应用研究 博士论文

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粒子群算法 程序 利用C++编写的程序 容易理解

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粒子群算法的著作，比较详细地分析了现代优化算法的特点，富有大量的实例说明。值得看一看