粒子滤波

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粒子滤波

详 情 说 明

粒子滤波技术解析：从理论到实现

粒子滤波(Particle Filter)是一种基于蒙特卡罗模拟的非线性系统状态估计方法，尤其适用于非高斯噪声环境下的跟踪问题。其核心思想是通过一组带权值的随机样本（粒子）来近似表示后验概率分布。

算法工作原理可分为四个关键步骤： 初始化阶段：根据先验分布生成初始粒子群 预测阶段：每个粒子通过系统模型进行状态传播 更新阶段：根据观测数据计算粒子权重 重采样阶段：避免粒子退化问题

相比传统的卡尔曼滤波，粒子滤波的优势在于： 能处理任意形式的非线性/非高斯系统 不需要对状态分布做参数化假设 实现相对简单，适合并行计算

Matlab实现时需要注意： 粒子数量需要权衡计算效率和估计精度 系统噪声和观测噪声的建模直接影响性能 重采样策略选择影响算法稳定性

典型应用场景包括： 机器人定位与导航 视觉目标跟踪 金融时间序列预测 生物信号处理

论文中提到的改进方法通常聚焦于： 自适应粒子数量调节 混合建议分布设计 高效重采样算法 并行化实现方案