粒子滤波和卡尔曼的比较

资 源 简 介

粒子滤波和卡尔曼的比较

详 情 说 明

粒子滤波和卡尔曼滤波都是用于状态估计的重要算法，但在适用场景和实现方式上存在显著差异。

卡尔曼滤波是一种递归算法，通过预测和更新两个步骤来估计线性系统中的状态变量。它的核心思想是基于高斯分布的线性变换特性，计算效率高且能提供最优估计。然而，卡尔曼滤波对系统模型有严格要求，需要满足线性高斯假设，这使得它在处理非线性或非高斯系统时效果受限。

相比之下，粒子滤波采用蒙特卡罗方法，通过一组随机样本（粒子）来近似系统状态的后验概率分布。这种方法的优势在于可以处理任意非线性和非高斯系统，适应性强。粒子滤波通过重要性采样和重采样步骤逐渐聚焦到高概率区域，但计算复杂度会随着粒子数量增加而显著上升。

实际选择时需要考虑系统特性：对于线性高斯系统，卡尔曼滤波是首选；面对强非线性或非高斯噪声时，粒子滤波更具优势。近年来也有学者研究将两者结合的混合滤波方法，以兼顾精度和计算效率。