粒子滤波器demo

资 源 简 介

粒子滤波器demo

详 情 说 明

粒子滤波器是一种基于蒙特卡罗方法的非线性系统状态估计技术，特别适用于非高斯噪声环境下的目标跟踪问题。在Matlab环境下运行的粒子滤波器Demo通常包含以下几个关键模块：

初始化阶段 - 设定粒子数量、初始状态分布，并生成初始粒子群。每个粒子代表系统可能的状态假设，带有相应的权重。

预测步骤 - 根据系统动态模型（如运动方程）传播粒子状态。这一过程会引入过程噪声，以模拟实际系统中的不确定性。

更新步骤 - 通过传感器观测数据调整粒子权重。权重计算基于观测似然函数，即当前观测与粒子预测状态的匹配程度。

重采样 - 解决粒子退化问题，通过复制高权重粒子、淘汰低权重粒子，保持粒子多样性。常用方法包括系统重采样或残差重采样。

状态估计 - 最终输出通常为加权平均后的粒子状态（如目标位置），或通过最大后验概率选取最优粒子。

该Demo解压后可直接运行的特点表明其可能内置了经典案例（如二维空间目标跟踪），用户可通过修改参数（如噪声方差、粒子数）观察滤波效果变化。对于非线性/非高斯场景（如转弯运动模型），粒子滤波器相比卡尔曼滤波系列算法更具优势，但计算复杂度较高。