基于粒子滤波的目标跟踪

资 源 简 介

基于粒子滤波的目标跟踪

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛采样的非线性非高斯系统状态估计方法，在目标跟踪领域有广泛应用。其核心思想是通过一组随机样本（粒子）及其对应的权重来表示系统状态的后验概率分布。

与卡尔曼滤波相比，粒子滤波更适合处理非线性、非高斯系统。在提供的MATLAB实现中，我们可以看到两者的对比：

粒子滤波通过大量粒子点近似概率分布，能更好地处理多峰分布情况 扩展卡尔曼滤波通过对非线性系统进行线性化近似，计算量较小但精度受限 实现文件中展示了两种算法在相同跟踪场景下的性能差异

代码特别适合初学者学习，因为： 包含完整的仿真环境和可视化输出 关键步骤都有明确注释 可以直接运行查看跟踪效果对比

理解粒子滤波需要注意三个关键点：重要性采样、重采样和权重更新。建议学习者先关注算法核心流程，再深入研究参数调优和性能优化。