粒子滤波算法

资 源 简 介

粒子滤波算法

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，特别适合处理非高斯噪声环境下的状态估计问题。它通过一组随机采样粒子来近似表示系统的后验概率分布，从而实现对复杂系统状态的估计。

核心思想是采用大量带有权值的粒子来模拟概率分布。每个粒子代表系统可能的一个状态，权重反映该状态的可能性。随着新观测数据的到来，算法通过"预测-更新-重采样"三个步骤不断迭代： 预测阶段：根据系统模型传播粒子状态 更新阶段：根据观测数据调整粒子权重 重采样阶段：按权重重新分布粒子，去除低权值粒子

在MATLAB实现中，通常需要定义几个关键函数： 初始化函数：设置初始粒子分布和参数 状态转移函数：描述系统动态特性 观测似然函数：评估粒子与观测的匹配程度 重采样函数：保持粒子多样性

该方法在目标跟踪中应用时，每个粒子代表目标可能出现的位置和运动状态。通过不断调整粒子分布，可以有效地跟踪非线性和非高斯运动的目标。同样原理也适用于SLAM中的位姿估计和地图构建，以及图像匹配中的特征点跟踪。

实践中需要注意粒子退化问题，即经过几次迭代后可能只有少数粒子具有显著权重。有效的重采样策略和足够的粒子数量是保证算法性能的关键。对于初学者而言，从简单的1维或2维跟踪示例入手，逐步理解算法的核心机制，再扩展到更复杂的应用场景会是不错的学习路径。