MCPF跟踪算法源码，张天柱老师的cvpr2017的论文，粒子滤波结合相关滤波

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为了克服传统粒子滤波中出现的粒子匮乏现象，提高其应用于列车组合定位的精度，在粒子滤波中应用容积卡尔曼滤波来产生重要性密度函数，并融入了马尔科夫链蒙特卡洛方法到重采样环节，以此增加了粒子的多样性和有效性，进而改进滤波的性能。使用MATLAB仿真对比，结果表明MCPF比CPF具有更高的估计精度，使得列车组合定位的误差更小。