matlab代码实现正则化粒子滤波

资 源 简 介

matlab代码实现正则化粒子滤波

详 情 说 明

正则化粒子滤波（RPF）是在标准粒子滤波基础上引入核密度估计技术的重要改进算法。其核心思想是通过对重采样后的粒子位置进行平滑处理，有效缓解传统SIR重采样导致的粒子贫化问题。

实现要点分解： 初始化阶段与传统粒子滤波相同，根据先验分布生成N个带权粒子 预测步骤中每个粒子通过状态转移方程传播 更新阶段通过观测模型调整粒子权重 关键改进在于重采样步骤： 计算有效粒子数判断是否触发重采样 采用核密度估计构造连续概率分布 从该分布中重新采样粒子时加入正则化项 通过最优带宽矩阵控制粒子扩散程度

算法优势： 核函数的引入使粒子分布更接近真实后验 带宽参数自动调节平滑强度 特别适用于非线性非高斯系统中多峰分布的场景

注意事项： 核函数选择影响计算复杂度 带宽过大会导致过度平滑 MATLAB内置的ksdensity函数可辅助实现

典型应用场景包括机器人定位、目标跟踪等存在严重非线性的状态估计问题。相比标准粒子滤波，正则化版本能保持更好的粒子多样性。