3篇有关粒子算法的文献

以下是三篇关于粒子算法的文献：

1. 引用：Particle Filters for Mobile Robot Localization by Dieter Fox, Wolfram Burgard, and Sebastian Thrun (2001)
这篇经典的文献介绍了粒子滤波在移动机器人定位中的应用。它详细讨论了粒子滤波算法的原理和实现，并提供了一些实验结果和应用案例。

2. 引用：A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking by Christophe Andrieu, Arnaud Doucet, and Roman Holenstein (2010)
这篇综述性的教程介绍了粒子滤波在在线非线性/非高斯贝叶斯跟踪中的应用。它详细解释了粒子滤波算法的数学原理和推导，并提供了一些实际应用的例子。

3. 引用：Sequential Monte Carlo Methods in Practice by Christophe Andrieu, Arnaud Doucet, and Roman Holenstein (2010)
这本书是关于顺序蒙特卡洛方法（包括粒子滤波）在实践中的应用的权威参考。它涵盖了粒子滤波算法的各个方面，包括采样技术、重采样策略、粒子滤波的变种等，并提供了大量的实例和案例研究。