粒子滤波的代码

资 源 简 介

粒子滤波的代码

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计技术，常用于非线性、非高斯系统中。其核心思想是通过一组带权值的随机样本（粒子）来表示概率分布，从而逼近复杂的后验概率。

实现粒子滤波的关键步骤通常包括：

初始化阶段会生成大量随机粒子，这些粒子在状态空间中均匀分布。每个粒子都被赋予初始权重，代表其在真实状态附近的可能性。

预测阶段根据系统模型对每个粒子进行状态传播。这个过程会引入过程噪声，使粒子分布逐渐扩散，模拟系统的不确定性。

更新阶段利用最新的观测数据调整粒子权重。与观测更匹配的粒子将获得更高权重，反之权重降低。这个步骤体现了"重要性采样"的思想，使粒子集向高概率区域集中。

重采样阶段会淘汰低权重粒子，复制高权重粒子。这个过程解决了粒子退化问题，但同时可能引入样本贫化现象。常见的重采样方法包括多项式重采样、系统重采样等。

通过MATLAB可视化可以清晰展示几个关键信息：真实状态轨迹会以特定颜色线条显示；粒子云分布展示当前估计的不确定性；滤波结果通常取加权平均或最大权重粒子。随着时间推进，可观察到粒子逐步收敛到真实值附近的过程。

在实现时需注意粒子数量的选择——太少会导致估计不准，太多则增加计算负担。此外合适的重采样策略和噪声参数设置对算法性能有显著影响。