MATLAB粒子滤波轨迹跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了基于粒子滤波的曲线轨迹跟踪与拟合仿真，完整涵盖粒子初始化、状态预测、权重更新与重采样流程，支持对非线性运动轨迹的概率估计与可视化分析，适用于算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于粒子滤波的曲线轨迹跟踪与拟合仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子滤波算法的非线性轨迹跟踪与拟合仿真系统。系统通过蒙特卡洛方法模拟目标在二维空间中的复杂运动轨迹，利用粒子滤波技术对目标状态进行概率估计和跟踪。项目完整实现了粒子滤波算法的核心流程，包括粒子初始化、状态预测、权重更新和重采样等关键步骤，能够有效处理非线性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、状态预测、权重计算和重采样等完整算法流程
• 非线性运动建模：支持正弦曲线、抛物线等多种非线性轨迹的模拟与跟踪
• 实时可视化：动态展示真实轨迹、观测数据和粒子滤波估计结果的对比
• 性能评估：提供均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等统计指标
• 参数可配置：支持灵活设置粒子数量、噪声参数、仿真时长等关键参数
• 收敛性分析：可观察滤波过程的收敛情况和粒子分布演化

使用方法

1. 参数配置：修改系统模型参数，包括状态转移方程、观测方程、噪声统计特性等
2. 初始化设置：指定初始状态向量、粒子数量、仿真步长等参数
3. 运行仿真：执行主程序启动粒子滤波轨迹跟踪仿真
4. 结果分析：查看生成的轨迹对比图、误差统计和收敛性分析报告
5. 参数调优：根据评估结果调整粒子数量或噪声参数，优化跟踪性能

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程语言：Python 3.7+
• 依赖库：NumPy, Matplotlib, Scipy
• 内存建议：4GB RAM（粒子数>1000时建议8GB）

文件说明

主程序文件实现了粒子滤波算法的完整仿真流程，包括系统模型的初始化、粒子集合的生成与管理、状态预测与更新的迭代计算、权重调整与重采样机制的执行，同时负责轨迹数据的记录与可视化展示，以及最终性能指标的统计分析与报告生成。