粒子滤波器是通过蒙特卡罗模拟来实现递归贝叶斯滤波

资 源 简 介

粒子滤波器是通过蒙特卡罗模拟来实现递归贝叶斯滤波，它不需要线性、高斯噪声的假设，适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，比卡尔曼滤波器的适用范围广。这里给出了几个粒子滤波的matlab编程实例。

详 情 说 明

在文中提到，粒子滤波器是透过蒙特卡罗模拟实现递归贝叶斯滤波的。它不需要假设线性或高斯噪声，因此适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统。与卡尔曼滤波器相比，粒子滤波器的适用范围要广泛得多。为了帮助您更好地理解和掌握粒子滤波，以下是一些使用Matlab编写的粒子滤波实例供您参考：

1. 针对自动目标跟踪的粒子滤波

2. 基于粒子滤波的非线性系统参数辨识

3. 基于粒子滤波的机器人定位和地图构建

在这些实例中，您将看到如何将粒子滤波器应用于不同的问题和场景，并且可以更深入地了解其工作原理和优点。希望这些实例对您有所帮助！