PF，EPF，UPF的对比仿真代码

资 源 简 介

PF，EPF，UPF的对比仿真代码

详 情 说 明

在目标跟踪和状态估计领域，粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)是三种常用的非线性滤波算法。通过仿真对比可以有效展示它们的性能差异。

PF是最基础的粒子滤波算法，通过重要性采样和重采样过程来近似后验概率分布。它的优势在于实现简单且能处理强非线性问题，但存在粒子退化现象，需要大量粒子才能保证精度。

EPF在PF的基础上引入扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想，使用EKF生成建议分布。这种改进使得建议分布更接近真实后验分布，从而提高了采样效率，减少了所需粒子数量。不过EKF的线性化过程会引入误差，在高度非线性系统中表现可能受限。

UPF则采用无迹卡尔曼滤波(UKF)来生成建议分布。UKF通过无迹变换精确捕获均值和协方差的非线性变化，比EKF的线性化更准确。这使得UPF在高维和非线性系统中通常能获得最好的估计精度，但计算复杂度也最高。

仿真对比可以从几个维度展开： 估计精度：比较状态估计误差的均值和方差 计算效率：记录单次迭代的平均耗时 鲁棒性：测试在不同噪声水平下的表现 收敛速度：观察达到稳定估计所需的迭代次数

典型的仿真场景可以设置为非线性系统模型，如转弯模型或摆锤运动，通过控制噪声参数和初始状态来全面评估算法性能。结果显示UPF通常在精度上最优但耗时最长，EPF在精度和效率间取得平衡，而PF是计算最简单的选择但需要更多粒子。