扩展卡尔曼滤波器的粒子滤波器源程序

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波器的粒子滤波器源程序

详 情 说 明

扩展卡尔曼粒子滤波器(Iterated Extended Kalman Particle Filter)是一种针对非线性系统的改进型状态估计算法。它巧妙结合了扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)的优势，通过迭代机制显著提升了估计精度。

该算法的核心工作原理可分为三个关键阶段：首先对每个粒子单独进行扩展卡尔曼滤波处理，利用泰勒展开对非线性系统进行局部线性化；随后引入迭代环节，通过多次重复线性化过程使估计值逐步逼近真实状态；最后采用粒子滤波框架，通过重要性采样和重采样机制保留高权重粒子。

相比传统粒子滤波器，该算法在以下方面具有独特优势：通过EKF处理显著减小了粒子退化现象；迭代机制有效提高了非线性系统的线性化精度；重采样策略确保了粒子多样性。这些特性使其特别适用于强非线性、非高斯噪声环境下的状态估计问题。

典型应用场景包括机器人定位与导航、目标跟踪、金融时间序列预测等领域。算法实现时需特别注意粒子数量的选择、迭代次数的确定以及重采样策略的优化，这些参数直接影响计算效率和估计精度。现代改进算法还会引入自适应机制，动态调整这些参数以获得最佳性能。