粒子滤波算法框架

资 源 简 介

粒子滤波算法框架

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性非高斯系统状态估计技术，它通过一组随机样本（粒子）来近似表示后验概率分布。在MATLAB平台上实现的粒子滤波算法框架具有通用性，可以作为各种应用场景的基础模板。

该算法的核心思想是通过重要性采样来逼近复杂概率分布。实现过程中主要包含三个关键步骤：首先根据系统模型生成预测粒子，然后通过观测数据计算每个粒子的权重，最后进行重采样以避免粒子退化问题。通过调整粒子数量参数，可以直观观察到估计精度与计算效率之间的平衡关系。

在图像处理和视频目标跟踪领域，粒子滤波特别适合处理非线性运动和非高斯噪声的情况。该模板通过模块化设计，使得用户只需修改观测模型和系统模型部分即可适配不同应用场景。算法验证阶段可以通过可视化粒子分布变化，帮助理解状态估计的动态过程。