MATLAB实现的扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）非线性状态估计算法

资 源 简 介

本项目提供一种基于扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的混合算法，用于非线性系统状态估计。通过EKF优化粒子传播效率，结合PF的多模态处理能力，提升估计精度与鲁棒性。代码结构清晰，适用于教学与研究。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）的非线性状态估计算法实现

项目介绍

本项目实现了一种结合扩展卡尔曼滤波（EKF）与粒子滤波（PF）的混合滤波算法，专门用于解决非线性系统的状态估计问题。通过EKF对每个粒子进行局部线性化处理，提高粒子的传播效率，同时利用粒子滤波的多模态处理能力，有效应对非线性系统中的非高斯噪声问题。该算法适用于目标跟踪、导航定位、传感器融合等需要处理非线性动态系统的应用场景。

功能特性

• 混合滤波架构：结合EKF的局部线性化优势与PF的多模态处理能力
• 非线性系统处理：专门针对非线性状态空间模型进行优化设计
• 非高斯噪声适应：能够有效处理系统中的非高斯噪声分布
• 收敛性能分析：提供算法收敛性的评估指标和量化分析
• 精度评估：输出包括均方根误差（RMSE）等多种估计精度指标

使用方法

输入参数说明

1. 系统状态方程：描述系统动态特性的非线性函数
2. 观测方程：描述观测值与状态值关系的非线性函数
3. 初始状态向量：系统的初始状态估计值
4. 过程噪声协方差：系统过程噪声的统计特性
5. 观测噪声协方差：观测噪声的统计特性
6. 观测序列：实际采集的传感器测量数据序列
7. 粒子数量：粒子滤波中使用的粒子数目

输出结果

1. 状态估计序列：每个时间步的状态估计值
2. 估计误差协方差：状态估计的不确定性度量
3. 粒子权重分布：反映各粒子对最终估计的贡献程度
4. 收敛性分析：算法收敛性能的评估指标
5. 估计精度指标：如均方根误差（RMSE）等量化评估结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和统计工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（粒子数量较大时需要更多内存）

文件说明

主程序文件实现了完整的EKF-PF混合滤波算法流程，包括系统初始化、粒子集生成、时间更新、测量更新、重采样等核心环节。该文件整合了状态预测、线性化处理、权重计算、估计值合成等关键功能模块，并负责输出最终的状态估计序列和性能分析结果。程序采用模块化设计，确保算法各阶段的清晰分离和高效执行。