摘 要:为解决传统粒子滤波算法中样本贫化的问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样过程中,利用最新测量值,结合UKF滤波来产生粒子滤波中的建议分布;同时在再采样过程中,用高斯混合模型表示后验状态密度,引入最大期望（Expectation Maximization,EM）算法来获得该后验状态密度的参数,从新的参数分布中进行采样得到样本粒子,取代传统的再采样过程.把新算法应用到车辆组合导航系统中,仿真结果表明新算法的有效性.[著者文摘]
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