MATLAB粒子滤波工具箱 - 非线性系统状态估计与跟踪解决方案

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供完整的粒子滤波算法实现，支持粒子初始化、多种重采样策略及重要性密度函数设计，适用于非线性非高斯系统的状态估计与跟踪任务。

详 情 说 明

MATLAB粒子滤波工具箱（Particle Filter Toolbox）

项目介绍

本工具箱提供一套完整的粒子滤波算法实现，专为非线性非高斯系统的状态估计与跟踪问题设计。基于重要性采样与马尔可夫链蒙特卡洛方法，工具箱集成了粒子初始化、重采样、重要性密度设计等核心模块，支持多种动态模型，并提供可视化与性能评估工具，适用于目标跟踪、导航定位、信号处理等领域的科研与工程应用。

功能特性

• 粒子管理: 支持系统重采样、残差重采样等多种重采样策略，有效缓解粒子退化问题
• 重要性密度设计: 提供最优重要性密度、先验重要性密度等选择，平衡估计精度与计算效率
• 模型兼容性: 适配线性/非线性系统、混合系统等动态模型，支持自定义状态转移与观测函数
• 实时估计: 在线计算后验状态估计值与协方差矩阵，动态量化估计不确定性
• 可视化分析: 集成粒子分布展示、轨迹跟踪动画等图形工具，直观呈现滤波过程
• 性能评估: 内置均方误差分析、收敛性测试模块，支持算法性能定量评估

使用方法

基本调用流程

1. 配置系统模型: 定义状态转移函数与观测函数（函数句柄或符号表达式）
2. 设置噪声参数: 指定过程噪声与观测噪声的统计特性（协方差矩阵或分布参数）
3. 初始化状态: 设定粒子群的初始分布（均值向量和协方差矩阵）
4. 输入观测数据: 加载带时间戳的传感器观测序列（N×D维数值矩阵）
5. 运行算法: 调用主函数并配置粒子数量、重采样阈值等参数
6. 获取输出结果: 提取状态估计值、协方差矩阵、粒子轨迹及诊断信息

参数配置示例

% 定义系统模型（非线性示例） sys_model.f = @(x) x + sin(x); % 状态转移函数 sys_model.h = @(x) x.^2; % 观测函数

% 设置噪声参数 noise_params.Q = 0.1; % 过程噪声协方差 noise_params.R = 0.5; % 观测噪声协方差

% 初始化粒子分布 init_state.mu = [0; 0]; % 初始均值 init_state.Sigma = eye(2); % 初始协方差

% 算法参数配置 alg_params.N = 1000; % 粒子数量 alg_params.resample_thresh = 0.5; % 重采样阈值

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必备工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置: 4GB以上内存，支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能，包括粒子滤波算法的完整流程控制、多种重采样策略的动态调用、重要性密度函数的自适应选择、状态估计与协方差的实时计算、滤波结果的可视化生成以及算法性能的综合评估。该文件通过模块化设计实现算法参数解析、模型验证、迭代滤波执行和结果输出的一体化处理。