粒子滤波算法比较

资 源 简 介

粒子滤波算法比较

详 情 说 明

粒子滤波作为一种非线性非高斯系统的状态估计方法，其性能很大程度上依赖于建议分布的选择。不同的建议分布设计会直接影响算法的精度与计算效率，这使得粒子滤波在实际应用中的表现差异显著。

首先，最优建议分布理论上能最小化滤波误差，但由于对后验概率的依赖，往往难以直接实现。相比之下，先验建议分布使用状态转移方程生成粒子，虽然实现简单，但在似然函数峰值尖锐或状态转移噪声较大时，容易导致粒子退化问题。

其次，局部线性化建议分布（如EKF或UKF辅助）通过引入观测信息改进采样效率，尤其适用于观测模型高度非线性的场景。这类方法能显著提升粒子权重的有效性，但计算成本会因线性化步骤而增加。

在精度方面，自适应建议分布（如基于MCMC或梯度优化的变种）通常表现最佳，因其能动态调整采样区域。但实时性要求高的场景可能更倾向于次优但计算轻量的方案。时间效率上，先验分布最快，而涉及重采样优化的混合方法（如APF）则在精度和耗时之间取得平衡。

实际选择需权衡系统非线性程度、实时性约束与资源限制。例如，机器人定位可能优先保证实时性，而金融预测则更关注精度容忍更高延迟。