matlab代码实现粒子滤波算法

资 源 简 介

matlab代码实现粒子滤波算法

详 情 说 明

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性非高斯系统的状态估计算法，适用于目标跟踪、机器人定位等场景。在MATLAB中实现粒子滤波算法通常包括初始化、预测、更新和重采样四个关键步骤。

初始化阶段 粒子滤波首先需要生成一组随机粒子，这些粒子代表系统可能的状态分布。每个粒子包含状态向量和权重，初始权重通常设为均等值。

预测阶段 根据系统的动态模型（如运动方程），对每个粒子进行状态预测。这一步骤利用噪声扰动来模拟系统的不确定性。

更新阶段 利用观测数据调整粒子的权重。通常采用似然函数计算观测与预测状态之间的匹配程度，并更新粒子的权重，使其更接近真实状态。

重采样阶段 为了避免粒子退化问题（即少数粒子占据大部分权重），采用残差重采样算法进行处理。残差重采样首先保留部分高权重粒子，再通过随机采样补充剩余粒子，从而保持粒子的多样性。

在MATLAB中，可以通过循环结构实现上述步骤，并结合随机数生成函数进行粒子状态预测和重采样。残差重采样相比简单重采样能更好地保持粒子分布，适用于高维状态估计问题。

扩展思路： 为了提高粒子滤波的精度，可以调整粒子数量或改进提议分布（如使用UKF或EKF生成建议分布）。此外，自适应粒子滤波能动态调整粒子数量，在计算效率和估计精度之间取得平衡。