粒子滤波算法是什么时间，由谁最先提出来的

粒子滤波算法是什么时间，由谁最先提出来的

我通俗解释一下,粒子滤波（PF）的应用大致这样：（其实目标跟踪的理论就是对状态向量的实时估值）

设有一堆样本,假设有N个,初始给他们同样的权值1/N.

这个系统状态转移方程,一般是非线性的,我们只需要知道怎么做才能把这时刻的状态值传播到下一个时刻.具体做法,N个样本值通过状态转移得下一时刻的样本预测值,包含过程噪声因素.d

系统还有一个非线性的观测方程,通过它得到真正的观测值Z.这时候,把N个样本预测值带进去获得Z‘.

根据Z’和Z相差的程度,决定对这个样本的可信程度,当然越接近的越好,然后把这些可信程度进行权值归一化.

重采样环节,把这些样本按照权值进行随机采样（权值越高的,当然越容易被抽中.比如说,下一时刻的值,有四个样本说等于1,有两个样本说等于1.5,那么有2/3概率认为等于1.这个解释起来真的有够复杂的,一般做起来200~300个样本获得的值都接近一样了,还要设个2/3n的阈值防止粒子匮乏,也就是防止所有样本得到相同的后验估计结果）,获得的值尽可能接近真实发生的情况.

循环2~5

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