最近在研究粒子滤波器（Particle Filter），这是一种基于蒙特卡罗方法的递归贝叶斯估计算法，在目标跟踪、机器人定位等领域应用广泛。简单来说，它通过一组随机样本（即“粒子”）来近似表示状态分布，从而实现对非线性非高斯系统的状态估计。

粒子滤波器的核心思想是用粒子集合来表示后验概率密度函数。每个粒子代表系统的一个可能状态，并附带一个权重值，用来衡量该粒子与观测数据的匹配程度。随着时间推移和新观测到来，粒子会通过重采样和调整权重的方式更新自身位置，最终逼近真实状态。

在实际操作中，粒子滤波器需要解决两个关键问题：重采样和粒子多样性保持。前者避免了粒子贫化现象，后者则确保算法不会过早收敛到局部最优解。尽管如此，粒子滤波器仍存在计算复杂度较高、粒子退化等问题，但其灵活性使其成为解决复杂动态系统建模的理想工具之一。🌟

机器学习 人工智能 粒子滤波器