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在对实时性要求高的系统中,粒子数的选择对粒子滤波至关重要,需要在滤波精度与计算复杂度之间取折衷。提出了一种基于决策规则的自适应粒子滤波算法,在定义综合性能代价函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数,以使滤波的综合性能达到最优。通过MonteCarlo仿真实验表明,新算法在与基本粒子滤波算法（PF）保持同等精度的条件下,大大降低了算法的计算量,约为PF的六分之一。