无忌卡尔曼粒子滤波

资 源 简 介

无忌卡尔曼粒子滤波

详 情 说 明

无忌卡尔曼粒子滤波（Unscented Kalman Particle Filter, UKPF）是一种结合了无忌卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF）优势的混合状态估计算法。该算法适用于高度非线性和非高斯噪声的系统，能够提供比传统卡尔曼滤波或单独粒子滤波更精确的状态估计结果。

### 算法核心思想 无忌卡尔曼滤波（UKF）：通过无损变换（Unscented Transform）近似非线性函数，避免了传统扩展卡尔曼滤波（EKF）线性化带来的误差，适用于非线性系统。 粒子滤波（PF）：通过随机采样（粒子）来近似概率分布，能够处理非高斯噪声，但计算复杂度较高。 结合策略：在粒子滤波框架下，利用UKF生成更优的建议分布（Proposal Distribution），提高粒子的采样效率，减少所需粒子数量，同时保持较高的估计精度。

### 实现思路（Matlab） 初始化：设定初始状态、协方差矩阵及粒子数量。 预测阶段：利用UKF的无损变换更新每个粒子的状态预测和协方差，生成更精确的建议分布。 权重更新：根据观测数据调整粒子权重，重采样以消除低权重粒子，避免退化问题。 状态估计：基于加权粒子计算最终的状态估计值。

### 应用场景 无忌卡尔曼粒子滤波特别适用于以下场景： 机器人定位与导航（如SLAM问题） 目标跟踪（如雷达或视觉跟踪中的非线性运动模型） 金融时间序列预测（非高斯噪声环境下的状态估计）

通过Matlab实现时，可充分利用矩阵运算优化计算效率，同时结合重采样策略（如系统重采样或残差重采样）提升算法鲁棒性。