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无迹粒子滤波程序，作为非线性系统状态估计的强大工具，在机器人导航、信号处理及自动控制等领域展现出卓越性能。它通过随机采样技术有效解决了传统卡尔曼滤波面对非线性问题时的局限性，特别适用于复杂环境下的高精度定位与跟踪任务。掌握这一先进算法不仅能够提升您的项目研发能力，还能拓宽职业发展道路。立即访问我们的资源库，探索92551份精选资料，开启您的学习之旅！

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跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究，本文在系统分析传统粒子滤波理论与应用问题的基础上，重点研究了基于跳变马尔可夫状态空间模型的粒子滤波算法。针对混合系统在二维离散状态情形下的混合状态估计问题，给出了基于Rao-Blackwellised粒子滤波的二维离散状态与连续状态的同步估计算法，一定程度...

📅 👤 qb1993225
马尔可夫模型 状态 粒子滤波 算法研究

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