无迹粒子滤波例程

资 源 简 介

无迹粒子滤波例程

详 情 说 明

无迹粒子滤波（UPF）是一种结合无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF）的非线性状态估计算法，适用于复杂系统中的目标跟踪问题。在无杂波环境下，其核心思想是利用UKF为粒子滤波提供更优的重要性采样分布，从而提升估计精度。

该算法首先通过无迹变换（UT）对粒子的状态分布进行高斯近似，计算均值和协方差。随后，利用UKF生成建议分布，再通过重采样步骤优化粒子权重分布。相比传统粒子滤波，UPF减少了粒子退化现象，尤其在非线性、非高斯系统中表现更稳定。

在简单跟踪应用中，UPF可有效处理目标运动模型与观测模型的非线性特性，如匀速转弯或加速度突变场景。其实现通常包含以下关键步骤：状态初始化、Sigma点采样、时间更新、观测更新以及系统重采样。这种混合策略既保留了粒子滤波的灵活性，又继承了UKF对非线性系统的适应性。