粒子滤波器的应用领域
在现代目标跟踪领域，由于实际问题的复杂性，所面对的更多的是非线性非高斯问题，Hue等把PF推广到多目标跟踪和数据关联 ，Gordon等对杂波中的目标跟踪问题提出混合粒子滤波器弼 ，Mcginnity等提出机动目标跟踪的多模型粒子滤波器 ，Doucet等对跳跃Markov系统状态估计提出了更有效的PF算法 j，Guo把PF用于传感器网络下的协同跟踪 J，Freitas等用PF训练神经网络 ，Srivastava等把PF用于自动目标识别 ，Fox等把PF用于移动机器人定位 ，Ward等提出语音源定位的PF算法，Orton等对来自多个传感器的无序量测提出基于PF的多目标跟踪和信息融合方法 ，Penny等使用PF实现多传感器资源最优管理和部署 ，Hernandez等结合PF、数据融合和优化算法实现多传感器资源管理 ．研究表明PF是解决此类非线性问题的有力工具之一．PF在计算机视觉、可视化跟踪领域被称为凝聚算法(CONDENsATION)，该领域是PF的一个非常活跃的应用领域，Bruno提出图像序列中目标跟踪的PF算法 ，Maskell等提出基于图像传感器多目标跟踪的PF算法_4 ．在听觉视觉联合目标定位和跟踪方面，Vermaak等利用PF提出声音和视觉融合的集成跟踪 ，Zotkin等使用PF将来自多个摄像机和麦克风组的视觉听觉信息融合跟踪移动目标。
在粒子滤波算法下一些传统的难点问题如目标检测、遮挡、交叉、失跟等得到更好的结果．在无线通讯中PF被广泛用于信道盲均衡、盲检测、多用户检测等方面．其它的应用领域还有机器人视觉跟踪 、导航 、图象处理 、生物信息 引、故障诊断和过程控制 、金融数据处理 等．研究表明在有关非高斯非线性系统的数据处理和分析领域PF都具有潜在的应用价值．值得一提的是国内学者在PF的研究上也取得许多成果，莫等利用PF算法提出一种混合系统状态监测与诊断的新方法 ，Chen等利用PF预测非线性系统状态分布，获得故障预测概率 ，Li等提出基于PF的可视化轮廓跟踪方法 J，Shan等提出基于PF的手形跟踪识别方法 ，Hu等提出闪烁噪声下的PF跟踪算法 等，这些工作推动PF在国内的研究．
粒子方法的新发展
粒子滤波器采用一组随机粒子逼近状态的后验概率分布，有可能用粒子逼近平滑分布，由于重采样使得粒子丧失多样性，直接由滤波分布边缘化得到的平滑分布效果很差，Doucet等应用MCMC方法增加样本多样性用于固定延迟平滑取得好的效果，Fong等把RBPF推广到粒子平滑器，并用于语音信号处理 1．
在PF的性能优化方面，目前大多优化某个局部的性能指标，如重要性权的方差等，Doucet等使用随机逼近对PF关于某个全局性能指标进行在线优化 ，Chan等人进一步利用SPSA随机优化方法优化PF ，避免1r梯度的计算．为了减少计算量使得PF能用于实时数据处理，Foxt提出了粒子个数可变的自适应粒子滤波器 ，Kwok等把粒子划分为小的集合，每个小样本集可以进行实时处理，采用加权和的方法逼近状态后验分布 ，Brun等提出PF的并行结构算法以获得在线实时应用 ．
最近几年，粒子方法出现了又一些新的发展，一领域用传统的分析方法解决不了的问题，现在可以借助基于粒子仿真的方法来解决．在动态系统的模型选择，故障检测、诊断方面，出现了基于粒子的假设检验、粒子多模型、粒子似然度比检测等方法．在参数估计方面，通常把静止的参数作为扩展的状态向量的一部分，但是由于参数是静态的，粒子会很快退化成一个样本，为避免退化，常用的方法有给静参数人为增加动态噪声_9 以及Kernel平滑方法 ，而Doucet等提出的点估计方法避免对参数直接采样，在粒子框架下使用最大似然估计(ML)以及期望值最大(EM)算法直接估计未知参数 ．在随机优化方面，出现了基于粒子方法的梯度估计算法，使得粒子方法也用于最优控制等领域．Andrieu，Doucet等在文献[70]中详细回顾了粒子方法在变化检测、系统辨识和控制中的应用及理论上的一些最新进展，许多仅仅在几年前不能解决的问题现在可以求助于这种基于仿真的粒子方法．
总结与展望(Summarization and prospect)
目前粒子滤波器的研究已取得许多可喜的进展，应用范围也由滤波估计扩展到新的领域，作为一种新方法，粒子方法还处于发展之中，还存在许多有待解决的问题，例如随机采样带来Monte Carlo误差的积累甚至导致滤波器发散、为避免退化和提高精度而需要大量的粒子使得计算量急剧增加、粒子方法是否是解决非线性非高斯问题的万能方法还值得探讨．此外粒子滤波器还只是停留在仿真阶段，全面考虑实际中的各种因素也是深化PF研究不可缺少的一个环节．尽管如此，在一些精度要求高而经典的分析方法又解决不了的场合，这种基于仿真的逼近方法发挥了巨大潜力，而现代计算机和并行计算技术的迅速发展又为粒子方法的发展和应用提供了有力支持，相信粒子滤波器的研究将朝着更深，更广的方向发展．
