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无线传感器网络环境下处理分布式状态估计问题，由于网络中的带宽限制，减少通信成本是非常重要的一个环节，需要将观测值量化后再传送。针对非线性系统的状态滤波问题，本文提出了一种基于量化观测的粒子滤波状态估计算法，并阐述了基于量化观测的状态估计过程。文中分别采用基于均匀量化（UQDPF）和非均匀量化（NUODPF）观测的分布式粒子滤波算法进行状态估计，通过被动跟踪仿真实例，利用均方根误差（RMSE）比较了误差性能，并且比较了在不同量化级数下的非均匀量化算法的跟踪误差，仿真结果表明，基于非均匀量化观测的粒子滤波器具