基于残差重采样的粒子滤波算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的粒子滤波MATLAB实现，专门处理非线性非高斯系统状态估计。采用残差重采样策略有效抑制粒子退化，包含粒子初始化、预测更新等核心模块，代码结构清晰便于二次开发。

详 情 说 明

基于残差重采样的粒子滤波算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波算法框架，专门用于非线性非高斯系统的状态估计。系统通过一组带权值的粒子来近似后验概率分布，采用残差重采样策略有效解决粒子退化问题。该算法基于蒙特卡洛模拟方法和贝叶斯滤波理论，能够有效处理复杂系统的状态估计问题。

功能特性

• 粒子初始化：根据先验分布生成初始粒子群
• 重要性采样：根据系统模型进行状态预测
• 权重更新：基于观测数据计算粒子权重
• 残差重采样：通过残差重采样算法避免粒子匮乏
• 状态估计：基于重采样后的粒子计算最优估计值

使用方法

输入参数

1. 系统模型参数：状态转移函数 f(x) 和观测函数 h(x)
2. 过程噪声：系统噪声的统计特性（均值和方差）
3. 观测噪声：测量噪声的统计特性
4. 初始状态：系统的初始状态估计值及其不确定性
5. 观测序列：时间序列上的实际观测数据
6. 粒子数量：用于滤波的粒子总数（默认1000）

输出结果

1. 状态估计序列：每个时间步的最优状态估计值
2. 估计误差：状态估计的不确定性度量
3. 粒子分布：每个时间步的粒子权重分布情况
4. 重采样统计：重采样次数和粒子有效性指标
5. 收敛分析：算法收敛性能的评估指标

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序文件实现了粒子滤波算法的完整流程控制，包括系统参数的初始化、粒子集的生成与管理、时间递推循环的执行、重要性采样过程的协调、权重计算与归一化处理、残差重采样策略的实施，以及最终状态估计值的输出和性能指标的统计分析。该文件作为算法的主要入口点，整合了所有核心功能模块并确保滤波过程的正确执行。