【摘 要】
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该文改进了一种关于非高斯非线性型状态空间模型的预测、滤波和平滑的算法.它是建立在蒙特卡罗方法基础上的,用许多实现近似连续的预测、滤波、平滑和条件概率密度函数.比较
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该文改进了一种关于非高斯非线性型状态空间模型的预测、滤波和平滑的算法.它是建立在蒙特卡罗方法基础上的,用许多实现近似连续的预测、滤波、平滑和条件概率密度函数.比较了选择不同的初始分布密度函数、滞后度和效度系数的蒙特卡罗滤波结果.最后用蒙特卡罗滤波方法研究了一种信号调制模型,这种模型的相位是随机变量,着重给出了相位服从AR（1）模型时的有关估计.
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