matlab代码实现粒子滤波

资 源 简 介

matlab代码实现粒子滤波

详 情 说 明

粒子滤波是一种适用于非线性非高斯系统的状态估计算法，尤其适合机动目标跟踪这类复杂场景。它通过一组随机样本（粒子）来近似表示系统状态的后验概率分布，相比传统卡尔曼滤波具有更强的适应性。

核心思路 初始化阶段：根据目标初始状态分布生成N个粒子，每个粒子包含状态向量和权重。 预测阶段：利用系统动态模型（如匀速/匀加速模型）传播粒子状态，并添加过程噪声模拟不确定性。 更新阶段：通过传感器观测数据计算每个粒子的似然值，更新粒子权重（如使用高斯分布衡量观测与预测的匹配程度）。 重采样：解决粒子退化问题——复制高权重粒子，淘汰低权重粒子，保证粒子多样性。

实现要点 针对机动目标，建议采用自适应系统噪声或多模型策略（如交互多模型粒子滤波）。 重采样可采用系统重采样或残差重采样，避免粒子贫化。 计算效率优化：通过并行化处理粒子或降低粒子数量（需权衡精度）。

扩展方向 结合深度学习改进建议分布（如用神经网络预测粒子传播方向）。 引入边缘化技术处理高维状态空间，减少计算负担。