粒子滤波matlab程序

资 源 简 介

粒子滤波matlab程序

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性状态估计技术，特别适用于非高斯噪声环境。在Matlab中实现扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)需要结合传统粒子滤波和卡尔曼滤波的优势。

该程序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。每个粒子都携带状态估计和权重信息。算法首先初始化粒子群，然后通过状态方程进行预测更新。与传统粒子滤波不同，EKPF在更新步骤中使用扩展卡尔曼滤波来计算建议分布，这能更有效地引导粒子向高似然区域移动。

重采样步骤是防止粒子退化的关键，它会根据权重重新分配粒子，保留高权重粒子，淘汰低权重粒子。Matlab的强大矩阵运算能力特别适合实现这些步骤，可以高效处理大量粒子带来的计算负担。

程序通常包含以下几个主要模块：系统模型定义(状态方程和观测方程)、粒子初始化、重要性采样、权值计算与归一化、重采样以及状态估计输出。可视化功能可以帮助理解粒子随时间的演化过程。