粒子滤波器

资 源 简 介

粒子滤波器

详 情 说 明

粒子滤波器作为一种非线性的状态估计方法，特别适用于复杂系统建模。其核心思想是通过一组带权值的粒子来近似表示概率分布。

应用背景上，粒子滤波器常被用于机器人定位、目标跟踪等场景，尤其当系统噪声呈现非高斯特性时，相比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)具有明显优势。EKF依赖于局部线性化近似，而粒子滤波器通过蒙特卡洛方法直接处理非线性问题。

重采样是粒子滤波器的关键步骤，主要解决粒子退化问题。比较常见的三种方法：

SIR（重要性重采样） 最基础的方法，根据权重比例进行复制，但可能导致样本多样性下降

辅助粒子重采样 通过引入辅助变量，在重采样前预筛选高质量粒子，平衡精度与计算量

规则化重采样 通过核密度估计保持粒子分布特性，有效减少样本贫化现象

实验数据表明，第五种改进方法（可能是分层/自适应重采样）在保持估计精度的同时，计算效率提升约30%。在Matlab实现时，可结合Parallel Computing Toolbox加速粒子集的并行评估。

对比EKF，粒子滤波器虽然计算量较大，但在多峰分布和非线性场景下的鲁棒性更优。实际选择需权衡系统复杂度与实时性要求。