MATLAB粒子滤波算法综合实现与性能分析系统

资 源 简 介

提供粒子滤波理论文档、多种算法实现（PF、EKPF、UKPF）及重采样方法对比分析，适用于学习与性能评估的MATLAB平台。

详 情 说 明

粒子滤波算法综合实现与性能分析系统

项目介绍

本项目是一个完整的粒子滤波算法实现与分析平台，集成了理论基础学习、核心算法实现、重采样方法对比和性能评估等功能。系统提供了三种主流的粒子滤波算法（基础粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波、无迹卡尔曼粒子滤波）以及多种重采样策略，支持状态估计问题的完整解决方案和可视化分析。

功能特性

• 完整的理论基础文档：提供粒子滤波算法的数学原理和贝叶斯推理过程的详细说明
• 多算法实现：集成PF、EKPF、UKPF三种核心粒子滤波算法
• 重采样策略优化：支持系统重采样、多项式重采样、残差重采样等多种策略
• 性能可视化分析：实时显示粒子分布演化、状态估计对比、权重分布等关键指标
• 参数调优支持：提供粒子数量、噪声协方差等参数的系统性调优分析
• 综合性能评估：输出均方根误差、有效粒子数变化等量化评估指标

使用方法

输入配置

1. 系统模型定义：设置状态转移函数和观测函数（函数句柄或符号表达式）
2. 观测数据加载：提供多维时间序列数据矩阵
3. 初始参数设置：配置粒子数量、过程噪声协方差、观测噪声协方差
4. 算法选择：指定重采样方法和有效粒子数阈值
5. 状态初始化：设置初始状态向量和初始协方差矩阵

输出结果

• 状态估计结果序列
• 算法性能指标（RMSE、有效粒子数）
• 多维度可视化图表
• 性能对比分析报告
• 实时运行监控信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

该文件实现了系统的核心调度与集成功能，包括算法参数初始化、模型配置管理、多算法并行执行控制、性能指标自动计算与对比分析，以及结果可视化生成。同时提供用户交互接口，支持不同场景下的参数灵活配置和算法组合测试，确保整个分析流程的自动化运行与结果统一输出。