对普通的粒子滤波和一种改进的粒子滤波算法

资 源 简 介

对普通的粒子滤波和一种改进的粒子滤波算法

详 情 说 明

粒子滤波（Particle Filter, PF）作为非线性非高斯系统的经典状态估计方法，通过一组带权重的粒子近似后验概率分布。其核心流程包括重要性采样、权重更新和重采样，但传统PF存在粒子退化、计算效率低等问题。

改进算法的优化方向 重采样策略改进：如分层重采样或残差重采样替代传统多项式重采样，减少粒子贫化现象，保持粒子多样性。 建议分布优化：利用观测信息设计更接近真实后验分布的建议分布，降低权值方差（如UPF结合UKF生成建议分布）。 自适应粒子数：根据系统动态调整粒子规模，高不确定性区域分配更多粒子，提升资源利用率。

性能对比维度 估计精度：改进算法在突变状态或高噪声环境下误差降低更显著（例如RMSE指标优化20%-30%）。 实时性：自适应粒子数策略可减少30%冗余计算，满足实时系统需求。 鲁棒性：改进重采样机制能有效应对粒子退化，延长有效粒子存活周期。

实验验证建议 通过仿真对比两类算法在机器人定位或目标跟踪场景的表现，可量化改进算法的收敛速度、抗噪能力及计算耗时优势。重点展示非线性观测模型下的性能差距，例如改进算法对多峰分布的逼近能力更强。