样本退化是基于序列重要性采样的粒子滤波中的一个主要问题，为了解决这个问题引入了重采样。常规的重采样算法可以解决样本退化问题，但容易导致样本衰竭，增加计算的复杂度。在部分重采样的基础上，提出了自适应部分系统重采样算法，该算法自适应调整重采样的时间，重采样前按照粒子的权值对其分类，只对少数粒子进行重采样，不仅减少了重采样的时间而且增加了粒子的多样性，仿真结果表明该算法与部分重采样相比有效地提高了粒子滤波的性能，减少了运行的时间。