NPFmain滤波算法

资 源 简 介

NPFmain滤波算法

详 情 说 明

NPFmain滤波算法是一种基于非线性粒子滤波的估计方法，主要用于处理非线性系统的状态估计问题。该算法通过粒子采样和权值更新来逼近系统的后验概率分布，相比传统线性滤波方法（如EKF或IMM-EKF），在处理强非线性或非高斯噪声时具有更好的鲁棒性。

在实现中，NPFMain.m作为主程序负责执行滤波过程，可能包含粒子初始化、预测、更新以及重采样等关键步骤。CRLBCompute.m则用于计算克拉美-罗下界（CRLB），它提供了理论上无偏估计的最小方差下界，是衡量滤波算法性能的重要指标。通过对比NPF、EKF/IMM-EKF的滤波误差均值和均方差与CRLB的关系，可以直观评估各算法的估计精度和一致性。

扩展思考：粒子滤波的瓶颈在于计算复杂度与粒子数量相关，如何平衡精度与效率（如通过自适应粒子数或分层采样）是实际应用中的常见优化方向。而CRLB分析不仅能验证算法性能，还能为传感器配置或采样策略提供理论优化依据。