用于实现粒子滤波

资 源 简 介

用于实现粒子滤波

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性概率估计技术，广泛应用于机器人定位、目标跟踪等领域。在Matlab中实现粒子滤波主要包含以下几个核心环节：

初始化阶段需要确定粒子数量并生成初始状态分布。通常使用正态分布或均匀分布来产生具有权重的粒子集合，这些粒子代表了系统可能的状态假设。

预测环节根据系统模型对每个粒子进行状态传播。这里会加入过程噪声来模拟系统的不确定性，常用的运动模型包括匀速模型、加速度模型等非线性方程。

更新阶段将传感器测量数据融入滤波过程。通过计算每个粒子与观测数据的似然值来调整粒子权重，一般采用高斯分布等概率密度函数来评估粒子与测量的匹配程度。

重采样是解决粒子退化问题的关键步骤。当有效粒子数低于阈值时，会按照权重比例重新抽取粒子，低权重粒子被淘汰的同时高权重粒子会被复制。系统输出通常采用加权平均或最大后验概率来估计最终状态。

实现时需要注意粒子数量的选择需要平衡计算精度和效率，建议通过实验确定最优值。重采样策略的选用（如多项式重采样、系统重采样等）也会显著影响算法性能。