粒子滤波

资 源 简 介

粒子滤波

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的递归贝叶斯估计技术，特别适用于非线性、非高斯系统的状态估计问题。在惯性导航与GPS组合导航系统中，粒子滤波能够有效处理传感器噪声和运动模型的不确定性。

惯性导航系统(INS)通过加速度计和陀螺仪测量载体的运动状态，但长时间使用会导致误差累积。GPS则能提供绝对位置信息，但更新频率较低且易受环境影响。将两者结合，利用卡尔曼滤波进行数据融合，可以优势互补，提高导航精度。

具体实现中，首先建立系统的状态方程和观测方程。状态方程描述惯性导航系统的误差传播，观测方程则反映GPS测量与系统状态的关系。粒子滤波通过一组随机样本（粒子）来近似后验概率分布，每个粒子代表系统可能的一个状态。

在MATLAB实现时，关键步骤包括：粒子初始化、重要性采样、权重计算与归一化、重采样等。通过调整粒子数量，可以在估计精度和计算效率之间取得平衡。实验结果表明，这种方法能有效抑制惯性导航的误差发散，在GPS信号丢失时仍能保持短时间的高精度导航。

相比传统卡尔曼滤波，粒子滤波更适合处理非线性和多模态分布问题，但计算量较大。实际应用中可根据系统特点选择合适的滤波算法，或将二者结合使用以发挥各自优势。