MATLAB实现非线性系统的EKF-PF混合状态估计算法

资 源 简 介

本项目实现了扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）混合算法，通过EKF对粒子滤波中的每个粒子进行局部线性化，提升非线性非高斯系统的状态估计精度与采样效率。适用于目标跟踪、导航等工程应用。

详 情 说 明

非线性系统状态估计的扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）混合算法实现

项目介绍

本项目实现了一种结合扩展卡尔曼滤波（EKF）与粒子滤波（PF）的混合滤波算法，专门针对非线性非高斯系统的状态估计问题。算法在粒子滤波框架中引入EKF对每个粒子进行局部线性化处理，通过重要性采样与重采样技术，显著提高了粒子采样的效率和状态估计的精度。该算法适用于目标跟踪、自主导航定位、多传感器融合等多种工程应用场景。

功能特性

• 混合滤波架构：在PF的每个粒子更新步骤中嵌入EKF，利用局部线性化改善建议分布
• 非线性处理能力：能够有效处理非线性状态方程和观测方程
• 非高斯噪声适应：适用于过程噪声和观测噪声为非高斯分布的系统
• 实时状态估计：提供每一时刻的后验状态估计向量及其协方差矩阵
• 收敛性监测：通过粒子退化程度指标和重采样统计监控滤波性能

使用方法

输入参数配置

1. 系统模型定义：提供非线性状态转移函数和观测函数的句柄
2. 初始状态设置：指定初始状态向量和对应的协方差矩阵
3. 观测数据输入：导入含噪声的实时观测序列（如传感器测量数据）
4. 噪声参数配置：设定过程噪声和观测噪声的协方差矩阵
5. 粒子数确定：根据系统复杂度和精度要求选择适当的粒子数量

运行流程

配置完上述参数后，执行主程序即可开始混合滤波过程。算法将逐时刻处理观测数据，输出状态估计结果及相关性能指标。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本的矩阵运算和统计分析功能
• 建议内存容量根据粒子数量和状态维度适当配置

文件说明

主程序文件实现了混合滤波算法的核心流程，包括系统初始化、粒子集生成、基于EKF的建议分布计算、重要性权重更新、重采样操作以及状态估计结果输出。该文件整合了算法的主要功能模块，完成了从数据输入到结果输出的完整处理链条，并通过可视化手段展示滤波效果和粒子演化过程。