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非线性/非高斯贝叶斯状态估计的新方法

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提出了一种实现递归贝叶斯滤波器的算法——bootstrap滤波器。将所需的状态向量密度表示为一组随机样本,并通过算法对其进行更新和传播。该方法不受线性或高斯噪声假设的限制:它可以应用于任何状态转移或测量模型。给出了一个纯轴承跟踪问题的仿真实例。该仿真包括提高基本算法效率的方案。对于这个例子,自举滤波器的性能大大优于标准的扩展卡尔曼滤波器。

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