粒子滤波重采样算法对比与分析

资 源 简 介

粒子滤波重采样算法对比与分析

详 情 说 明

粒子滤波作为一种非线性非高斯系统的状态估计方法，其核心步骤之一就是重采样。本文对比分析几种主流重采样算法的优缺点及其MATLAB实现逻辑。

多项式重采样（Multinomial Resampling） 这是最基础的策略，通过多项式分布重复抽取粒子。虽然实现简单，但容易导致粒子多样性丧失。MATLAB中可通过离散随机数生成器实现权重归一化后的随机抽取。

系统重采样（Systematic Resampling） 通过均匀间隔的确定性采样减少随机性，显著降低计算复杂度。其MATLAB实现需构造累积权重向量，并用固定步长进行区间搜索，适合实时性要求高的场景。

残差重采样（Residual Resampling） 分为确定性保留和随机分配两个阶段，在保持多样性的同时减少计算量。MATLAB中需先对权重取整分配基础粒子数，剩余部分用多项式采样补足。

分层重采样（Stratified Resampling） 将权重空间分层后在各层内独立采样，平衡了粒子分布均匀性与随机性。实现时需要划分权重区间并在每个子区间内生成均匀随机点。

算法对比关键指标： 计算效率：系统重采样 > 分层 ≈ 残差 > 多项式 多样性保持：分层 ≈ 残差 > 系统 > 多项式 实现复杂度：多项式最简单，分层需注意区间边界处理

MATLAB优化建议： 预分配内存避免循环中的动态扩容 使用向量化操作替代for循环 对累积权重计算采用cumsum函数 系统重采样中利用linspace生成均匀点

实际选择需权衡系统非线性程度、实时性要求和粒子退化速度。强非线性场景建议分层或残差法，而高实时系统可优先系统重采样。