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粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计，在非线性非高斯系统中体现出良好的特性；但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷，针对这一问题，提出一种新的重采样算法，即分区重采样算法，其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点，把随机数区间划分成若干个区，每个区内的随机数任意排列，而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比，该方法提高了粒子滤波的平均性能，仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。