粒子滤波器 编辑
粒子滤波器是一种使用蒙特卡罗方法的递归滤波器，透过一组具有权重的随机样本来表示事件的后验概率，从含有噪声或不完整的观测序列，估计出动态系统的状态，粒子滤波器可以运用在任何状态空间的模型上。粒子滤波器是卡尔曼滤波的一般化方法，卡尔曼滤波器建立在线性的状态空间和正态分布的噪声上；而粒子滤波器的状态空间模型可以是非线性，且噪声分布可以是任何型式。
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