标准的粒子滤波器源代码

资 源 简 介

标准的粒子滤波器源代码

详 情 说 明

粒子滤波器是一种基于蒙特卡罗方法的非线性系统状态估计技术。其核心思想是通过一组随机样本（粒子）及其对应权重来近似表示概率分布，适用于解决非高斯噪声环境下的状态估计问题。

在预报误差法参数辨识中引入松弛思想，主要是通过调整参数更新步长来平衡收敛速度和稳定性。这种方法能够有效避免过拟合，特别是在处理带噪声的观测数据时表现优异。典型的仿真结果会以速度、距离和幅度构成的三维图像呈现，直观展示参数辨识过程中各变量的动态变化规律。

能量熵作为系统状态不确定性的量化指标，其计算通常基于粒子权重的分布特征。较高的能量熵值意味着粒子分布分散，估计结果可信度较低；反之则表示估计较为准确。在测试案例中，该方法的正确率可达98%，表明其对噪声干扰具有较强的鲁棒性。

噪声处理环节主要通过两种机制实现：一是在状态预测阶段加入过程噪声，模拟系统动态不确定性；二是在观测更新阶段引入自适应滤波技术，抑制测量噪声的影响。这保证了算法在复杂环境下的可靠性。