基于扩展卡尔曼模型的序列追踪粒子滤波算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种高效的粒子滤波算法，专用于非线性系统的序列追踪。结合扩展卡尔曼滤波思想，通过重要性采样与重采样技术，精确估计复杂动态系统的状态，适用于非线性、非高斯环境下的追踪问题。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼模型的序列追踪粒子滤波算法实现

项目介绍

本项目实现了一个高效的粒子滤波算法，专门用于处理非线性系统的序列追踪问题。算法创新性地结合扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想，通过重要性采样和重采样技术，能够有效估计动态系统的状态。该系统能够处理非线性、非高斯的复杂追踪场景，提供准确的目标状态估计和轨迹预测，适用于各种工程和科研领域的序列追踪应用。

功能特性

• 非线性系统处理：能够有效处理非线性系统的状态估计问题
• 扩展卡尔曼融合：结合EKF思想改进重要性采样过程，提高粒子滤波效率
• 序列状态估计：实现连续时间序列上的动态状态追踪
• 多维度状态支持：可处理包含位置、速度等多维状态向量的估计问题
• 可视化展示：提供直观的轨迹追踪和状态估计结果展示
• 性能评估：内置多种评估指标，包括均方误差和收敛性分析

使用方法

1. 参数配置：设置初始状态向量，包括目标初始位置、速度等状态信息
2. 数据输入：提供带有噪声的传感器观测值序列
3. 模型定义：配置系统模型，包括状态转移方程和观测方程
4. 噪声设置：定义过程噪声和观测噪声的统计特性
5. 算法执行：运行主程序，设置合适的粒子数量参数
6. 结果分析：查看状态估计序列、后验概率分布及性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 依赖工具箱：MATLAB基础环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了完整的序列追踪粒子滤波算法流程，包括系统初始化、参数配置、观测数据读取、粒子滤波算法执行、状态估计计算、结果可视化和性能评估等核心功能。该文件通过调用扩展卡尔曼模型进行重要性采样优化，完成从数据输入到结果输出的完整处理流程，并提供直观的追踪轨迹展示和算法性能分析报告。