目标跟踪中的粒子滤波器进行了100次Monte

资 源 简 介

目标跟踪中的粒子滤波器进行了100次Monte

详 情 说 明

粒子滤波器在目标跟踪领域是一种基于概率统计的非线性滤波方法，尤其适用于非高斯噪声环境。通过100次Monte Carlo仿真，可以验证算法的稳定性和鲁棒性。

实现思路 粒子初始化：在目标可能出现的区域内随机撒点（粒子），每个粒子代表目标的一个潜在状态（如位置、速度）。 状态预测：根据运动模型（如匀速或匀加速模型）更新粒子的状态，并叠加过程噪声模拟不确定性。 权重计算：通过观测数据（如传感器测量值）计算每个粒子的似然概率，更新其权重。权重越高，粒子与真实状态的匹配度越好。 重采样：按权重比例重新选取粒子，避免粒子退化（即多数粒子权重趋近于零）。 状态估计：加权平均所有粒子状态，输出当前时刻的目标跟踪结果。

仿真分析 航迹图：对比滤波器输出的估计轨迹（可能为粒子均值或最大权重粒子）与真实轨迹，直观显示跟踪效果。 误差曲线：统计每次仿真的位置误差（如欧氏距离），绘制均方误差（MSE）曲线或累积误差分布，量化算法精度。

扩展思考 若误差曲线波动大，可调整粒子数量或重采样策略（如系统重采样）。 非线性观测模型下，建议结合无迹变换（UKF）改进粒子提议分布。