Предложена модификация распространенной схемы решения нелинейных байесовских задач оптимального оценивания, в которых вектор состояния содержит параметр, не меняющийся в процессе оценивания. Для решения таких задач часто применяется прием, при котором изменяющаяся часть вектора состояния моделируется при помощи последовательных методов Монте-Карло (частичных фильтров), а параметр моделируется как условное распределение, связанное с конкретной траекторией (реализацией подвижной компоненты). Различные модификации этой схемы отличаются в основном способами моделирования параметра. В ряде работ последних лет, посвященных задаче одновременного позиционирования и картографирования, векторный параметр, представляющий собой координаты неизвестных точечных ориентиров (реперов), моделируется при помощи обобщенного фильтра Калмана, полигауссовских аппроксимаций и более специфических методов. Рассматривается модификация, в которой параметр, как и подвижная часть вектора состояния, моделируется при помощи частичных фильтров. Выведены основные рекуррентные соотношения между весами частичных фильтров, предложенный вычислительный алгоритм проиллюстрирован применением к задаче одновременной локализации и картографирования по информации только о пеленгах.
