粒子滤波全套源代码

资 源 简 介

粒子滤波全套源代码

详 情 说 明

粒子滤波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。其核心思想是通过一组带权重的随机样本（粒子）来近似表示系统的后验概率分布。

典型的粒子滤波实现包含以下几个关键模块：

初始化阶段：根据先验知识生成均匀分布的粒子群，每个粒子代表系统可能的状态向量，初始权重设为相同值。

预测步骤：通过系统状态方程传播粒子，加入过程噪声模拟不确定性。对于机动目标跟踪等场景，需要考虑运动模型的非线性特性。

权重更新：将粒子投射到观测空间后，计算与真实测量值的似然概率。常用高斯核函数或观测模型的概率密度函数来计算权重，重要采样技术在此阶段尤为关键。

重采样阶段：采用轮盘赌、系统重采样等方法抑制粒子退化现象，保留高权重粒子并复制，低权重粒子被淘汰。

状态估计：根据粒子群加权平均得到最终的状态估计值，协方差矩阵可通过粒子离散度计算。

高级实现还会包含：自适应粒子数调整、混合建议分布设计、粒子群优化等改进策略。在机器人定位、视觉跟踪、金融预测等领域有广泛应用。