无人机导航系统综述
无人机文献综述模板范文
无人机文献综述模板范文全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：一、无人机的发展历史无人机的概念最早可以追溯到20世纪初，当时美国军方开始研发无人飞机，用于军事侦察和攻击。
随着技术的不断进步，无人机逐渐发展成为一种多功能飞行器，被广泛应用于各个领域。
无人机的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 初期阶段（20世纪初至20世纪60年代）：无人机仅被用于特定的军事任务，如侦察、攻击等。
2. 中期阶段（20世纪70年代至20世纪90年代）：无人机逐渐在民用领域得到应用，如航拍摄影、科学研究等。
3. 发展阶段（21世纪初至今）：无人机成为一种主流的飞行器，被广泛应用于军事、民用、商业等领域。
二、无人机在军事领域的应用无人机在军事领域的应用最早被军方所采用，主要用于侦察、监视、攻击等任务。
随着技术的不断进步，无人机在军事领域的作用日益凸显，取代了传统的有人飞机，成为军事作战的利器。
具体的应用包括：1. 侦察任务：无人机可以携带各种传感器，如红外线、激光雷达等，用于监视和侦察敌方目标。
2. 攻击任务：无人机可以携带导弹、炸弹等武器，用于对敌方目标进行精确打击。
3. 通信中继：无人机可以携带通信设备，用于建立通信链路，提供通信支持。
无人机在军事领域的应用不仅提高了战场的情报获取能力和打击能力，还减少了军事人员的伤亡风险，降低了战争的成本。
无人机已经成为现代军事作战不可或缺的一部分。
除了军事领域，无人机在民用领域的应用也越来越广泛。
随着技术的不断进步，无人机已经成为一种普遍的工具，被广泛用于各种领域，如：1. 航拍摄影：无人机可以搭载高清摄像头，用于拍摄航拍影视作品、旅游宣传片等。
2. 农业作业：无人机可以搭载各种农业传感器，用于农田的监测、喷洒、播种等作业。
3. 灾害监测：无人机可以在灾害发生后，迅速到达灾区，用于灾害的监测和救援。
无人机在民用领域的应用不仅提高了工作效率，降低了成本，还拓展了工作范围，为人们的生产生活带来了便利。
无人机导航与控制系统的设计与优化
无人机导航与控制系统的设计与优化随着无人机技术的不断发展，无人机作为一种重要的航空载具，已经广泛用于民用和军事领域。
无人机的导航与控制系统是其核心部分，直接关系到飞行安全和任务执行的准确性。
本文将就无人机导航与控制系统的设计和优化进行探讨。
无人机导航系统的设计主要包括导航传感器的选择和集成、导航算法的开发和优化等方面。
导航传感器是无人机获取环境信息的关键装置，常见的导航传感器包括全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、气压传感器等。
在设计无人机导航系统时，需要根据任务需求和空间约束选择合适的传感器，并将其进行有效的集成和校准，以提高导航系统的准确性和可靠性。
导航算法的开发和优化是确保无人机能够准确、稳定地执行任务的关键。
常见的导航算法包括位置估计、航迹规划、控制指令生成等。
在设计导航算法时，需要考虑无人机的动力学特性、传感器的误差和噪声等因素，并利用数学模型和控制理论进行算法开发和优化。
同时，还需要考虑无人机在复杂环境下的导航问题，如避障、跟随等，以提高导航系统的智能化和自主性。
无人机控制系统的设计与优化涉及到飞行器动力学建模、控制器设计和控制器参数优化等方面。
飞行器动力学建模是指将飞行器的运动方程建立为数学模型，以描述飞行器在不同状态下的运动特性。
控制器设计是指设计合适的控制算法和控制器结构，以实现飞行器在不同任务下的稳定控制和精确跟踪。
控制器参数优化是指通过调整控制器的参数，使飞行器的性能指标达到最优。
在设计和优化无人机控制系统时，需要综合考虑飞行器的动力学特性、环境的不确定性以及任务的需求等因素，并采用合适的数学工具和控制理论进行分析和设计。
此外，无人机导航与控制系统的设计与优化还需要考虑能耗和实时性的问题。
随着无人机任务的多样化和飞行时长的延长，无人机导航与控制系统的能耗问题成为一个重要的研究方向。
通过对系统模型和算法的优化，可以降低无人机系统的能耗，并延长其飞行时间。
另外，无人机导航与控制系统的实时性也是一个重要的考虑因素。
基于北斗导航的导盲无人机
基于北斗导航的导盲无人机一、北斗导航系统简介北斗卫星导航系统是中国自主研发的卫星导航定位系统，由一组组成部分的卫星导航系统组成。
作为全球卫星导航系统之一，北斗系统采用了国际标准和规范，具有全球覆盖、高精度定位、高可靠性和高效性等特点。
北斗系统不仅在军事领域得到了广泛应用，同时也在民用领域有着重要的作用，如交通运输、精准农业、智能物流、无人驾驶等领域都可以借助北斗系统实现更加精准的定位和导航。
传统的导盲无人机主要通过视觉和声音等方式进行定位和导航，虽然在一定程度上可以为视障人士提供帮助，但受到环境因素和设备限制，其导航精度和稳定性还存在一定的局限性。
而基于北斗导航的导盲无人机则可以借助北斗系统提供的高精度定位和导航功能，实现更加精准和可靠的导航服务，从而为视障人士带来更好的出行体验和安全保障。
1. 提高导航精度和定位稳定性基于北斗导航的无人机可以实现厘米级的高精度定位和导航，在复杂的城市环境和室内空间中，也能够实现稳定的定位和导航。
这对于视障人士来说意味着更加精准和可靠的导航服务，可以帮助他们更好地规划出行路线、避开障碍物、准确到达目的地。
2. 拓展导航范围和应用场景基于北斗导航的无人机不受地域限制，可以在全球范围内提供导航服务，为视障人士提供更广泛的出行选择。
而且在城市、乡村、室内等各种不同环境中都可以实现导航，为视障人士带来更加便利的出行体验。
3. 提高导航安全性和可靠性基于北斗导航的无人机可以通过多源数据融合和实时动态更新，提供更加安全和可靠的导航服务。
即使在信号不良或者环境复杂的情况下，也能够保持稳定的导航能力，确保视障人士的出行安全。
4. 为无障碍出行提供更多可能性基于北斗导航的导盲无人机可以与智能手机、智能手环等设备进行联动，实现更加智能和个性化的导航服务。
可以通过人工智能、大数据分析等技术，为视障人士提供更加贴心和全面的出行辅助，为无障碍出行提供更多的可能性。
目前，基于北斗导航的导盲无人机已经得到了一些初步的研发和应用。
智能无人系统最新研究和应用综述
• 90•随着人工智能（AI）、技术的发展，以机器人、无人驾驶汽车和无人机为代表无人系统开始代替人类从事各种场景中简单或者复杂的工作。
本文主要以机器人和无人机为应用对象，分析无人系统的最新研究进展，包括机器人的智能程度，对环境的感知能力，自然信息的接收和处理能力，在工业、农业、医疗和军事等领域的最新应用情况。
引言：人工智能技术简称“AI”技术，即Artificial Intelligence技术，是人类大脑的机器延伸。
纵观人类发展史上的所有发明创造以及技术创新，其实都是人类某个器官的延伸，比如汽车、火车等交通工具其实是对人类涉及运动的主要器官“腿”功能的延伸。
望远镜是眼睛功能延伸，劳动机器如挖掘机、转载机等都是对手功能的延伸，虽然电脑似乎是人脑功能的延伸，确实电脑能够完成很多人类大脑的功能，比如计算能力、信息存储能力、但是电脑的功能还是相对比较简单，还不能像人类大脑一样对机体获取的各种信息进行处理，并且能够根据需要，有目的地进行某种操作，即人类电脑拥有自己的意识，而电脑则根本没有意识可言。
“AI”技术的核心包括自主学习技术和神经网络技术，尤其是自主学习（即机器学习）能够实现机器人像人类一样自己学习某种新的技能或者技术。
神经网络能够将信息处理中心将对信息处理结果传达给各种外延设备，执行某种操作。
最终人工智能技术的进步能够代替现有的大多数人类劳动，极大地减轻人类的工作强度和工作时间，将人类匆繁琐繁重的工作中解放出来。
下面将从无人机、无人驾驶车、智能无人工业生产场景三个方面分析当前无人系统的最新研究进展和应用。
1.无人机的研究和应用1.1 航拍与遥感技术无人航拍技术是比较简单，几乎是最早，也是当前应用最普遍的无人机应用场景之一。
在多旋翼飞行器上安装一个可以遥控的高清摄像头，控制飞行器飞行到一定的高度，然后利用地面的摄像机控制系统就能够实现从高空对地面的拍摄。
该系统涉及的两个关键技术包括高清相机的远程控制和多旋翼飞行器的飞行控制，这两部分都会消耗电池电量，而且多旋翼飞行器功耗较大，当前的电池还不能满足多旋翼飞行器长时间飞行，只能进行短时间飞行和拍摄。
无人机撒播技术在农业中的应用综述
无人机撒播技术在农业中的应用综述随着科技的不断发展，农业领域也逐渐开始引入无人机撒播技术。
无人机撒播技术是利用无人机进行撒播作业，可以大大提高农业生产效率，减少劳动成本，并且可以更加精准地进行作业。
本文将对无人机撒播技术在农业中的应用进行综述，包括技术原理、应用领域、优势和挑战等方面。
一、技术原理无人机撒播技术是将现代农业和无人飞行器技术相结合，利用无人机进行精准的种植作业。
其技术原理主要包括以下几个方面：1. 精准定位：无人机可通过激光雷达、GPS、惯性导航等技术进行精准的定位和导航，可以精确到厘米级的作业精度，确保种子、肥料等农作物的撒播精准度。
2. 多传感器融合：通过搭载多种传感器，如红外线传感器、高光谱传感器等，可以对农田进行高效监测和作业，提高作业效率和精准度。
3. 自动化控制：无人机系统可实现自动化控制，可根据农田的具体情况进行智能化作业，提高作业效率，减少人力成本。
4. 智能作业规划：基于地理信息系统（GIS）等技术，无人机可以进行智能化作业规划，结合农田的地形、土壤、植被等情况，制定最佳的作业路径和作业方案。
二、应用领域无人机撒播技术在农业中具有广泛的应用领域，主要包括以下几个方面：1. 种植作物：无人机可以根据不同的种植需求，对小麦、水稻、玉米等作物进行精准的撒播，提高种植效率和收成质量。
2. 土壤施肥：通过无人机进行施肥作业，可以根据土壤养分情况和植物的生长需要，进行智能化的施肥作业，提高养分利用效率，减少农药浪费。
3. 农田监测：无人机可搭载各种传感器，对农田的土壤、水质、植被等情况进行监测，提供农田的实时数据和图像信息，帮助农民进行精准农业管理。
4. 灌溉作业：无人机可配备水雾喷灌系统，可对农田进行精准的灌溉作业，提高水资源利用效率，帮助农民节约灌溉成本。
5. 病虫害防治：通过搭载热红外相机等设备，无人机可以对农田的病虫害情况进行监测，及时发现病虫害，减少农作物的损失。
三、优势和挑战无人机撒播技术在农业中具有许多优势，但也面临一些挑战。
重大社2024《固定翼无人机组装调试与飞行实训》教学课件项目一 系统综述与结构认知(4学时)
机翼：产生升力的主要部件，用以支持无人机在空中飞行，起到一定的稳定和操纵作
用。其上装有副翼（机翼外侧）和襟翼（机翼内侧），副翼用以保证无人机的横向操纵， 襟翼用以改善无人机起飞和着陆时的性能。
发射与回收装置
固定翼分类
2 飞行器系统结构认知
机体
机体：一般由机翼、机身和尾翼等组成。机身将机翼、尾翼、动力和起落装置等连为
全系统结构
简要工作过程
1 系统组成
定义与特点
为加强专业学习的针对性：我们将无人机系统按专业归类分为飞行器（含发射与回
收）、控制与导航、综合无线电、供电、保障支援、任务设备等分系统。
典型个例 全系统结构 简要工作过程
飞行器系统：可能通俗地理解为天上飞
的那一部分，包括：飞机机体、飞机的动 力装置（推进系统）、飞行操纵装置、机 体供电系统等。当然还应有航空电子设备 （控制与导航系统）、机载数据终端（数 据链系统的机载部分）和任务设备系统的 有效载荷。主要功能：为无人机飞行器提 供飞行动力，同时把各分系统及部件连为 一体并具有良好的气动外形，最终为任务 载荷提供飞行平台。
力学角度看，机身并不是必要的。如果机翼足够大，能装载各种设备时，则机身是可以 取消的，没有机身的飞行器称为飞翼。
发射与回收装置
固定翼分类
2 飞行器系统结构认知
机体
机体：一般由机翼、机身和尾翼等组成。机身将机翼、尾翼、动力和起落装置等连为
一体，并作为容器装载各种设备和油料等。
动力系统 发射与回收装置
1 系统组成
定义与特点
为加强专业学习的针对性：我们将无人机系统按专业归类分为飞行器（含发射与回
收）、控制与导航、综合无线电、供电、保障支援、任务设备等分系统。
无人机导航定位方法研究
无人机导航定位方法研究无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）随着科技的不断发展，已经成为现代军事战争和民用领域中无可替代的工具。
作为一种新型的移动载体，无人机在军事、民用、商业等领域中有着广泛的应用。
在无人机的应用中，导航定位是至关重要的一环，直接影响了其控制和操作的效果。
因此，本文将重点探讨无人机导航定位方法的研究现状和未来发展趋势。
一、无人机导航定位的研究现状1. GPS（全球定位系统）GPS是目前无人机导航定位最常用的一种方式，它利用空间中的三个卫星收到信号的时间差来进行定位，从而达到精确定位的目的。
但是，由于GPS信号易受到建筑物、云层、电磁干扰等外界因素的影响，导致误差较大，无法满足一些高精度定位的需求。
2. 惯性导航系统（INS）惯性导航系统利用惯性传感器，通过检测物体的加速度来计算出其位置、速度和姿态信息。
相比于GPS，惯性导航系统具有更高的精度、更快的响应速度和更广的适用范围。
但是，惯性导航系统存在漂移误差和随时间累积误差等问题，需要与其他定位系统结合使用。
3. 视觉导航系统（VNS）视觉导航系统采用摄像头等视觉传感器，通过识别地面和周围环境中的物体，实现对无人机的定位、导航和控制。
相对于GPS 和INS，视觉导航系统可以在室内、森林、城市峡谷等GPS信号无法到达的环境下使用，且可以实现更精准的避障和姿态控制。
但视觉导航系统需要检测的物体具有一定的特征和识别难度，且对光照、角度等环境要求较高，也容易受到复杂环境的干扰。
二、无人机导航定位未来发展趋势1. 多传感器融合目前，无人机导航定位仍然面临着诸多挑战，因此多传感器融合将成为未来的发展方向。
多传感器融合可以综合多种不同类型的传感器信息，从而实现更高精度、更可靠的定位和导航效果。
例如，结合相机、激光雷达、惯性传感器等多种传感器，可以实现更快速、更准确的定位和目标检测。
2. 无人机自组织技术无人机自组织技术是利用无人机之间的通信和协同行动，实现无人机之间的信息共享和资源的动态分配。
旋翼无人机智能航迹规划研究综述
SurveyTechniques of Automation &Applications1引言无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是在20世纪初作为靶机训练而出现的一种新型空中飞行器[1]。
近几十年来,随着科技与经济水平的快速发展,国内外学者对无人机的导航飞行控制,自主着陆等方面取得了巨大的成果,包括在无人机侦查、探测、救援等军事活动,摄影测量以及农场作业等实际操作中,无人机因其成本相对低廉、操作灵活、不惧伤亡等特点,在军事和民用领域得到了广泛的应用。
智能航迹规划[2]（在舰艇、自主战车、机器人等领域一般称为路径规划）是指在一些特定的约束条件下,为无人机规划出满足某些性能指标的从起始点到目标点的最优旋翼无人机智能航迹规划研究综述*皇甫淑云,唐守锋,童敏明,张宝山,孙海波(中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221008）摘要:无人机在军事和民用领域的广泛应用,使其成为全球范围的研究热点。
智能航迹规划是旋翼无人机自主导航飞行的关键技术保障,有着重大的应用前景和研究意义。
本文对旋翼无人机智能航迹规划进行了研究综述，在旋翼无人机航迹规划模型的基础上，分析了传统经典算法、现代智能算法等规划算法，指出了其优点与不足并讨论了智能算法的改进算法，最后展望了无人机智能航迹规划的发展趋势。
关键词:旋翼无人机;飞行控制;航迹规划;智能算法中图分类号：TP312文献标志码:A文章编号:1003-7241(2019)06-0001-05Research on Intelligent Track Planning of Rotorcraft UAVHUANGFU Shu-yun,TANG Shou-feng,TONG Min-ming,ZHANG Bao-shan,SUN Hai-bo(China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008China )Abstract:The wide application of UA V in military and civilian is a global research hotspot.Intelligent track planning is a key tech-nology guarantee of the autonomous navigation of rotor unmanned aerial vehicle,which has significant application pros-pects and research significance.In this paper,the research on the intelligent track planning of rotorcraft UA V is reviewed.Based on the rotorcraft drone track planning model,the traditional classical algorithm,modern intelligent algorithm and other planning algorithms are analyzed,and the advantages and disadvantages are pointed out and the improved intelli-gence algorithms are discussed.Finally,the development trend of intelligent track planning for unmanned aerial vehicles is prospected.Key words:rotorcraft UA V;flight control;track planning;intelligent algorithm*基金项目:国家重点研发计划(编号2016YFC0801800）收稿日期:2018-05-07飞行航迹。
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无人机导航系统综述
摘要：本文首先简要介绍几种适用于无人机的导航系统及其实现原理，然后
根据各种导航系统的优缺点，阐述近年来已成功应用或正在广泛研究的组合导航
方法，最后对无人机导航技术的发展趋势进行分析与预测。
关键词：无人机；导航系统；组合导航；综述
Abstract: Firstly this paper briefly describes some of the navigation systems
applicable for UAVs and their principles of realization. Then some approaches of
integrated navigation that has been applied or under research these years are listed
based on the advantages and disadvantages of different navigation systems. In the end
we analyze and anticipate the development trend of the navigation technology for
UAVs.
Key words: UAV, navigation system, integrated navigation, survey
中图分类号: V279+.2 文献标识码: A文章编号:
引言
无人机导航是指无人机在飞行过程中确定其位置和方向的方法或过程，涉及
数学、力学、光学、电子学、自动控制及计算机等多个学科[1]。
导航系统的性能直接关系到航行任务的完成[2]，因为无人机只能依靠飞行
控制系统来实现自动飞行，而飞行控制系统的反馈输入来自于导航信号，即机载
计算机对于当前位置和（或）速度的估计，如图1所示。
图1 无人机航迹跟踪工作方式示意图
虽然时至今日已有多种类型的无人机导航技术被研发和使用，但是在应用中
需要根据实际需要选择最适合的导航技术。有时单一的导航技术不能满足性能指
标的要求，此时需要借助于组合导航技术，将两种或两种以上的导航技术结合起
来实现优势互补以提高导航系统的综合性能。
本文将首先简要介绍可应用于无人机的几种导航技术：惯性导航、卫星导航、
多普勒导航、天文导航、地磁导航；然后列举出已被应用或理论上可行的组合导
航方法；最后根据近年来对导航技术的研究成果分析和预测未来无人机导航技术
的发展趋势。
2无人机导航技术的实现原理
2.1 惯性导航
惯性导航系统基本工作原理是以牛顿力学定律为基础，利用陀螺仪建立空间
坐标基准（导航坐标系），利用加速度计测量载体的运动加速度，将运动加速度
转换到导航坐标系，经过两次积分运算，最终确定出载体的位置和速度等运动参
数。
根据惯性器件在机体上的不同安装方式，惯性导航系统可分为平台式惯性导
航系统（GINS）和捷联式惯性导航系统（SINS）[3]。前者将惯性器件安装在惯
性平台的台体上；后者将惯性器件直接安装在机体上。
GINS能隔离载体的角运动和角振动，工作环境较好，但是结构复杂，体积
质量大，价格昂贵。而SINS的惯性器件直接承受载体的振动和冲击，工作环境
恶劣，会降低测量精度。但是随着惯性器件和电子计算机技术的发展，SINS已
经成为惯性导航系统的主要发展方向[4]，目前绝大多数安装惯性导航系统的无
人机使用SINS。
惯性导航系统不依赖任何外界信息，也不向外界辐射能量，具有短时精度高、
运动信息全面、隐蔽性好、不易受干扰等一系列优点，能不依赖于外界信息实现
自主导航，但最大的缺点是定位误差随时间积累，导航经度依赖于惯性传感器本
身的经度。因此普遍将惯性导航系统作为无人机的主导航系统，再辅以其他方式
的导航系统或额外的误差修正信息（如地形、景物等）来提高导航精度[5]。
2.2卫星导航
卫星导航系统的工作原理是：用户接收机接收星座卫星发射的导航信号，测
定卫星到接收机的传播时间延迟或卫星载波信号的相位在传播路径中变化的周
数，解算出接收机到卫星之间的距离，从而确定接收机的位置。
广泛应用于无人机的卫星导航系统是GPS（Global Positioning System）[6]。
GPS由美国政府于20世纪70年代开始进行研制，于1994年全部建成。GPS具
有全球、全天候提供高精度的位置和速度信息、精度高、工作可靠、接收机体积
小、价格低等特点，因此特别适合小型无人机的应用[5]。为了进一步提高导航
精度可以采用差分GPS导航（DGPS）以消除公共误差，有位置差分、伪距差分
和相位差分三种技术[7]。
目前绝大多数无人机安装了GPS接收机。GPS虽然有很多优点，但是对于
机动性较高的无人机会产生“周跳”现象，导航精度急剧下降。此外GPS导航完
全依赖于外界，易受干扰，且采样频率低，这对于军用无人机而言是致命的弱点。
2.3多普勒导航
多普勒导航的工作原理是多普勒效应：安装于无人机的多普勒雷达在三到四
个方向的很窄范围内不断向地面发出无线电波，利用无人机和地面相对运动产生
的多普勒效应，测出不同方向的多普勒频率，从而计算出无人机地速和偏流角。
多普勒导航系统无需地面站，测速精度高，抗干扰能力强，但是隐蔽性差，
性能依赖于反射面的形状，因此不适合工作在水面或沙漠上空工作的无人机安装
使用[5]。此外导航精度受天线姿态影响，误差随飞行距离的增加而不断累积，
因此通常用于组合式导航系统中。
2.4天文导航
天文导航利用天体敏感器测得天体的矢量方向，再通过其他手段获得地平信
息，构成载体高度角，根据几何关系获取载体的位置。
天文导航属于被动式导航的一种，工作安全、隐蔽，抗干扰能力强，可靠性
高且成本低廉[8]。但是在大气层内工作的无人机可能会因无法准确敏感地平而
导致导航失败[9]
在国内尚未将天文导航普遍应用于无人机，但是随着人们对GPS导航缺陷
的认识不断加深，天文导航将逐渐成为高空长航时无人机的首选导航系统[10]。
2.5地磁导航
地磁导航的工作原理为：在地球近地空间内任意一点的地磁矢量都不同于其
他地点的矢量，且该地点的经纬度存在一一对应的关系，因此理论上只要确定该
点的地磁场矢量即可实现全球定位。
地磁导航具有无源、无辐射、隐蔽性强，不受干扰、全天时、全天候、全地
域、能耗低的优良特征，但是需要存储大量的地磁数据[11]，且导航精度易受其
他机载设备和无人机飞行的动态性的干扰。地磁导航在国内外都还是一个新兴技
术，目前尚未成功应用于无人机。
3组合导航
组合导航的意义在于实现不同导航系统之间的优势互补，提高导航精度，同
时满足特定工作环境的需要。不同导航系统之间需要通过数据融合才能协同工
作，为此必须应用最优估计算法对可能存在较大误差的数据进行校正，目前最常
用的是卡尔曼滤波算法[12]。以GPS/INS组合导航为例，可以使用GPS和INS
输出的位置、速度的差值作为量测值，经综合卡尔曼滤波估计INS的误差，然
后对INS进行校正[13]。
20世纪60年代，卡尔曼滤波理论成功地解决了美国阿波罗登月中的多导航
传感器组合导航难题，引起了工程界的重视。之后国内外研究界掀起了研究最优
估计方法的热潮，相继出现了许多先进的滤波方法，如适用于非线性系统的扩展
卡尔曼滤波[14]、适用于噪声非高斯的粒子滤波[15]、适用于未知信号模型的自
适应滤波[16]等。