粒子滤波器

资 源 简 介

粒子滤波器

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，广泛应用于目标跟踪、机器人定位等领域。其核心思想是通过一组带权值的粒子来近似表示后验概率分布。其中，重采样是粒子滤波器的关键步骤，直接影响算法性能。

在粒子滤波器中，常见的重采样方法有以下几种：

SIR重采样（Sequential Importance Resampling） SIR重采样是最基础的重采样方法，其核心思路是根据粒子的权重进行复制或丢弃。权重越大的粒子越容易被保留，而权重较小的粒子可能会被淘汰。该方法简单高效，但可能导致粒子贫化问题，即多样性下降。

辅助重采样（Auxiliary Particle Filter, APF） 辅助重采样通过引入辅助变量来改善重采样效率。它在预测阶段就考虑观测信息，使得高权值粒子更可能在后续步骤中被保留。相较于SIR，辅助重采样能减少计算量并提高估计精度，但实现复杂度较高。

Regular重采样（Systematic Resampling） Regular重采样是一种确定性重采样方法，通过均匀间隔选择粒子，减少随机性带来的方差。它的计算效率较高，并且能保持较好的粒子多样性，适用于计算资源受限的场景。

不同重采样方法各有优劣：SIR简单易实现，但易陷入粒子贫化；辅助重采样提高精度但计算成本较高；Regular重采样则平衡了计算效率和多样性。在实际应用中，应根据系统需求选择合适的重采样策略。