上海交通大学随机模拟方法与应用课程论文 波概率密度p(x1Y),如图2.3所示。令{x,w9,i=1,N}表示一支撑点集，其中x0为 是k时刻第i个粒子的状态，其相应的权值为，则后验滤波概率密度可以表示为 P(xY上Σw为(-x) (2.14) 其中， w”P(9y) 9(x1Y) (2.15) 2.4.2权重函数递推 ·假设重要性概率密度函数q(x。4〡y以)可以分解为 9(x0|1)=9(x0-1|y-:)9(x:1xo-1》) 后验概率密度函数的递归形式可以表示为 p(or)=P(y.Iop(oY) p(y.IY) =P(yKY9x(x1ay。D》《y4l:) p(y.: (2.20) =P少比p《1,p)rL:) p(y. 粒子权值w的递归形式可以表示为 w p(x) 9(xg21Y) -P(1)p()1￥’)mf,)LX) 9()1’.￥)9(3：1Y) wP(1)p) (2.21) q(x”1x9,Y) 通常，需要对粒子权值进行归一化处理，即 (2.22) ” 2.4.3重要密度函数(qx)的选择 >上海交通大学随机模拟方法与应用课程论文 7 2.4.2 权重函数递推 2.4.3 重要密度函数（qx）的选择