粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，适用 于任何能用状态空间模型描述的非线性系统，精度可以逼近最优估计。粒子滤波器具有简单、 易于实现等特点，它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法，从而引起目标跟踪、 信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶 斯滤波理论，随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器，最后针对当前粒子滤波器存在的粒子 多样性丧失问题，提出了一种量子进化粒子滤波算法