一个标准的粒子滤波器程序

资 源 简 介

一个标准的粒子滤波器程序

详 情 说 明

粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的非线性状态估计方法，其核心思想是通过一组带权值的随机样本（即粒子）来近似表示概率分布。算法主要分为四个步骤：初始化、重要性采样、权值更新和重采样。

初始化阶段根据先验分布生成初始粒子群；重要性采样阶段通过状态转移方程预测粒子下一时刻位置；权值更新则根据观测数据调整粒子权重，体现贝叶斯思想；最后通过重采样解决粒子退化问题，保留高权重粒子并丢弃低权重粒子。该方法的优势在于能有效处理非高斯噪声和非线性系统问题，常见于目标跟踪、机器人定位等领域。