粒子滤波源码

资 源 简 介

粒子滤波源码

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于概率统计的非线性滤波算法，在目标跟踪领域应用广泛。它的核心思想是通过一组随机样本（粒子）来近似表示概率分布，适用于任何能用状态空间模型表示的系统。

基本原理部分，粒子滤波通过蒙特卡罗模拟方法来解决贝叶斯滤波中的积分问题。算法维护一组带有权值的粒子，每个粒子代表系统可能处于的一个状态。随着新观测数据的到来，粒子会根据观测似然重新分配权重，并通过重采样过程淘汰低权重粒子。

在二维目标跟踪应用中，每个粒子通常包含目标的位置和速度信息。状态转移模型用于预测粒子下一时刻的状态，观测模型则根据传感器数据计算每个粒子的权重。通过不断重复预测-更新-重采样这一过程，粒子集会逐渐集中在目标真实状态附近。

实现时需要注意几个关键点：粒子初始化策略、系统噪声设置、观测似然函数设计以及重采样方法选择。合理的重采样策略能有效缓解粒子退化问题，而观测模型的准确性直接影响跟踪效果。