粒子滤波算法的仿真源

资 源 简 介

粒子滤波算法的仿真源

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波技术，常用于处理非高斯噪声环境下的状态估计问题。在Matlab环境中实现粒子滤波算法，可以通过仿真例程直观展示其核心原理和应用场景。

粒子滤波的基本流程 粒子滤波的核心思想是通过一组随机样本（粒子）来近似表示系统的状态分布。算法主要分为预测、更新和重采样三个阶段。在预测阶段，根据系统模型对粒子状态进行传播；在更新阶段，利用观测数据调整粒子的权重；重采样阶段则通过复制高权重粒子、淘汰低权重粒子来避免退化问题。

仿真例程的典型场景 非线性运动跟踪：模拟目标在二维平面中的非线性运动（如转弯或加速），通过粒子滤波估计目标轨迹。 传感器数据处理：结合噪声模型，演示粒子滤波如何从含噪观测中恢复真实信号。 参数估计：将粒子滤波应用于静态参数估计问题，展示其处理非高斯后验分布的能力。

这些例程可以帮助理解粒子滤波的调参技巧（如粒子数量选择、重采样策略）以及与其他滤波算法（如卡尔曼滤波）的对比优势。