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基于贝叶斯滤波原理，介绍了粒子滤波（Particle Filter，PF）的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响，分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列，在噪声均值和方差相同的条件下，对比分析了扩展卡尔曼滤波（Extended Kaman Filter，EKF）算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明，在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降，而PF算法能继续保持较好的跟踪精度，证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。