粒子滤波5种类型

资 源 简 介

粒子滤波5种类型

详 情 说 明

粒子滤波是一种强大的非线性非高斯状态估计方法，通过一组带权值的粒子来近似后验概率分布。下面介绍5种典型的粒子滤波实现方法及其特点：

基本粒子滤波(SIR) 最简单的实现形式，通过重要性采样和重采样两个核心步骤完成状态估计。适合作为学习粒子滤波的入门案例，能清晰展示算法流程。

正则化粒子滤波 在重采样步骤引入核密度估计，使粒子分布更加平滑。能有效缓解样本贫化问题，适用于对估计精度要求较高的场景。

辅助粒子滤波 通过引入辅助变量改进采样效率，在预测阶段就考虑最新观测信息。计算量稍大但精度提升明显，适合观测噪声较小的系统。

自适应粒子滤波 能动态调整粒子数量，在状态变化剧烈时自动增加粒子。这种实现平衡了计算效率和估计精度，适合时变系统。

混合粒子滤波 结合了卡尔曼滤波和粒子滤波的优势，用卡尔曼滤波处理线性部分。这种实现特别适合部分线性化的系统模型。

这些Matlab实现都采用模块化编程，包含完整的注释说明。对于初学者，建议从基本粒子滤波开始理解核心思想，再逐步研究改进算法。所有程序都包含典型的状态空间模型示例，如目标跟踪或传感器定位，方便修改参数进行实验验证。