Auxiliary Particle Filter 的例子

资 源 简 介

Auxiliary Particle Filter 的例子

详 情 说 明

辅助粒子滤波（Auxiliary Particle Filter, APF）作为一种改进的粒子滤波算法，旨在解决传统粒子滤波在高维状态空间或重尾噪声下的效率问题。Gordon在其经典教程中提供了APF的示例实现，展示了算法如何通过引入辅助变量优化粒子采样过程。

该实现的核心思想是在重采样阶段前增加一个辅助步骤：首先根据当前观测值评估每个粒子的似然性，生成辅助权重。这一机制能够提前筛选出更可能接近真实状态的粒子，避免后续计算浪费在低概率区域。算法通过两次权重计算和重采样过程，显著提高了状态估计的精度。

在性能评估方面，该实现的均方根误差（RMS）与教程中的基准结果高度吻合，验证了三点关键优势：1）辅助步骤有效降低了粒子退化现象；2）计算复杂度与传统粒子滤波相当；3）在突变状态跟踪场景中表现出更好的鲁棒性。

对于实际应用，此示例揭示了APF特别适合两类场景：观测信息具有较强区分度时，或系统噪声分布偏离标准高斯模型时。算法中辅助权重的设计逻辑还可延伸至其他改进粒子滤波，如通过神经网络预测辅助变量等变体。