线性滤波算法中的粒子滤波

资 源 简 介

线性滤波算法中的粒子滤波

详 情 说 明

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，常用于目标定位与跟踪领域。它通过一组随机样本（即粒子）来表示系统的后验概率分布，特别适用于非高斯噪声和非线性系统的状态估计问题。

在目标跟踪应用中，粒子滤波的核心思想是通过大量粒子来近似表达目标可能的状态分布。每个粒子代表系统状态的一个假设，根据观测数据不断调整粒子的权重，最终通过加权求和来估计目标的最可能状态。算法主要包含三个关键步骤：预测、更新和重采样。

预测阶段根据系统动态模型对粒子状态进行传播；更新阶段利用传感器观测数据计算每个粒子的似然概率并更新权重；重采样阶段则根据权重对粒子进行筛选，保留高权重粒子，淘汰低权重粒子。这种机制使得粒子滤波能够有效应对目标跟踪中常见的遮挡、杂波干扰等问题。

相比于卡尔曼滤波等传统线性滤波方法，粒子滤波的优势在于不受限于系统线性假设，能够处理更复杂的非线性动态系统。但同时也存在计算量较大、粒子退化等问题，需要通过优化重采样策略或采用自适应粒子数等方法来改进性能。