基本的粒子滤波算法，所用数值模型为带控制量的非线性模型，可修改噪声类型，并可和EKF相比较...

资 源 简 介

基本的粒子滤波算法，所用数值模型为带控制量的非线性模型，可修改噪声类型，并可和EKF相比较...

详 情 说 明

粒子滤波算法是处理非线性系统状态估计的有力工具，尤其适用于传统卡尔曼滤波难以处理的复杂场景。在带控制量的非线性模型中，粒子滤波通过蒙特卡罗方法对状态空间进行采样，能够有效应对非高斯噪声分布。

相比扩展卡尔曼滤波(EKF)，粒子滤波不需要对非线性模型进行线性化近似，直接利用状态转移方程和控制输入进行预测更新。这种特性使其在强非线性系统中具有明显优势。算法实现时需要重点关注三个核心环节：粒子采样、重要性权重计算和重采样策略。

噪声类型的灵活性是粒子滤波的显著特点。无论是高斯噪声、泊松噪声还是自定义噪声分布，只需调整采样策略即可适应。通过调整系统噪声和观测噪声的统计特性，可以模拟不同环境下的状态估计效果。

与EKF的对比主要体现在三个方面：1)计算复杂度随粒子数线性增长 2)天然支持多模态分布 3)对非高斯噪声的处理能力。实际应用中可根据系统非线性程度和实时性要求，在两种方法间做出权衡选择。

优化方向包括：采用自适应粒子数策略平衡精度与效率，设计更优的建议分布降低方差，以及开发并行化实现方案等。这些改进可以进一步提升粒子滤波在工程实践中的适用性。