MATLAB实现Monte Carlo粒子滤波非线性系统状态估计

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB实例程序，实现基于Monte Carlo粒子滤波的非线性系统状态估计。通过重要性采样和重采样技术更新粒子权重，有效逼近系统后验概率分布，适用于目标跟踪和状态预测等场景。

详 情 说 明

基于Monte Carlo粒子滤波的非线性系统状态估计实例程序

项目介绍

本项目实现了一个完整的Monte Carlo粒子滤波算法实例，主要用于非线性系统的状态估计和跟踪。程序通过生成大量粒子来近似系统的后验概率分布，使用重要性采样和重采样技术来更新粒子权重，从而实现对系统状态的递归估计。该实例特别适合用于学习从卡尔曼滤波到粒子滤波的过渡，展示了如何处理非线性、非高斯系统的状态估计问题。

功能特性

• 完整的粒子滤波实现：包含粒子初始化、重要性采样、权重更新和重采样等核心步骤
• 非线性系统建模：支持自定义非线性状态方程和观测方程
• 多维度状态估计：能够处理多变量系统的状态跟踪问题
• 实时性能分析：提供均方根误差(RMSE)等量化性能指标
• 可视化分析：动态展示粒子分布演化、轨迹对比和收敛特性
• 参数灵活配置：支持粒子数量、噪声特性等关键参数的自定义设置

使用方法

1. 配置系统参数：设置非线性系统模型、初始状态和协方差矩阵
2. 定义噪声特性：配置过程噪声和观测噪声的统计特性
3. 设置仿真参数：指定粒子数量、时间步长和仿真时长
4. 运行滤波算法：执行主程序开始状态估计过程
5. 分析结果：查看状态估计结果、误差分析和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本的统计和绘图工具箱
• 推荐内存4GB以上以获得更好的大规模粒子仿真性能

文件说明

主程序文件实现了粒子滤波算法的完整流程，包括系统模型定义、观测数据生成、粒子初始化、递归滤波计算以及结果分析与可视化。具体包含非线性状态方程的构建、重要性采样过程的执行、粒子权重的归一化处理、系统重采样操作的状态更新、估计误差的统计分析，以及多种图表形式的结果展示功能。