1、粒子滤波算法

粒子滤波是一种贝叶斯次优估计算法，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件，并在一定程度上解决了粒子样本匮乏问题，因此，近年来该算法在许多领域得到成功应用。但是，粒子滤波中的粒子退化问题严重地限制了其基本方法的发展。粒子滤波详见《Particle Filter Tutorial 粒子滤波：从推导到应用（一二三四）》。

贝叶斯估计

2、MCMC改进的粒子滤波

马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)

三、升级：基于 MCMC 粒子滤波的目标跟踪

四、再升级：基于运动补偿的 MCMC 粒子滤波目标跟踪

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