粒子滤波器（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的递归滤波器，用于估计非线性和非高斯系统的状态。其核心思想是通过一组随机样本（称为粒子）来近似表示系统的后验概率分布。粒子滤波器结合了递推贝叶斯理论，通过生成和权重的随机粒子集合来估计系统的状态。
粒子滤波器的基本步骤包括初始化、粒子采样、粒子加权和重采样。在初始化阶段，生成一组随机粒子；在每个时间步，根据观测数据更新粒子的权重，并根据权重进行重采样，以减少粒子退化现象。这种方法不需要对状态空间建模，因此适用于复杂且动态变化的系统。
粒子滤波器广泛应用于机器人定位、目标跟踪等领域，因其能够处理非线性和非高斯噪声干扰的系统而备受关注
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