无迹粒子滤波（UPF）

资 源 简 介

无迹粒子滤波（UPF）

详 情 说 明

无迹粒子滤波（Unscented Particle Filter, UPF）是一种结合无迹变换（Unscented Transform）与粒子滤波（Particle Filter）的高级非线性滤波算法，特别适用于目标跟踪或复杂非线性系统中的状态估计问题。与传统粒子滤波相比，UPF通过无迹变换更高效地处理非线性噪声分布，显著提升了粒子利用率和滤波精度。

核心思想分为两部分： 无迹变换：通过精心设计的采样点（Sigma点）捕获系统非线性特征的均值和协方差，避免线性化误差； 粒子滤波框架：利用重要性采样和重采样机制，动态调整粒子权重以逼近真实后验分布。

在目标跟踪场景（如纯方位角观测）中，UPF能有效解决观测方程非线性强、噪声非高斯的问题。例如，通过角度传感器数据预测目标位置时，UPF的Sigma点可更精确传播角度-位置的几何非线性关系，而粒子滤波的多假设特性则能应对多峰分布（如目标遮蔽导致的观测模糊）。

若需MATLAB实现，建议分步骤构建： 系统建模：定义状态方程（如目标运动模型）和观测方程（如方位角与位置关系）； 无迹变换模块：生成Sigma点并计算加权统计量； 粒子迭代：包括预测、更新、重采样，其中重采样可采用残差重采样等方法避免粒子退化。

该算法对初学者可能稍复杂，但通过分解为子模块（如先实现基础粒子滤波，再嵌入无迹变换）能逐步掌握。实际应用中需注意粒子数选择、重采样策略对计算效率的影响，以及观测噪声建模的准确性。