基于粒子滤波的多场景仿真MATLAB源码平台

资 源 简 介

本项目提供目标跟踪、状态估计与传感器融合三大场景的粒子滤波完整实现，包含粒子初始化、权重更新及重采样等核心模块，支持参数调整与可视化分析，帮助用户直观理解滤波算法性能变化。

详 情 说 明

基于粒子滤波的多场景仿真源程序平台

项目介绍

本项目是一个基于粒子滤波算法的多场景仿真平台，提供目标跟踪、状态估计和传感器融合三个典型应用场景的完整仿真例程。平台实现了粒子滤波的核心流程，包括粒子初始化、权重更新、重采样等关键步骤，支持参数灵活配置和滤波效果可视化分析，适用于算法验证、性能评估和教学演示。

功能特性

• 多场景支持：涵盖目标跟踪、状态估计、传感器融合三种典型应用场景
• 完整算法实现：包含粒子初始化、重要性采样、权重计算、重采样等完整流程
• 参数可配置：支持粒子数量、噪声参数、初始状态等多种参数调整
• 丰富可视化：提供状态估计曲线、粒子分布动画、误差分析等多种可视化结果
• 性能评估：输出RMSE、重采样统计、权重分布等量化指标

使用方法

1. 设置仿真参数：配置系统模型、噪声参数、粒子数量等输入参数
2. 选择仿真场景：指定目标跟踪、状态估计或传感器融合应用场景
3. 运行仿真程序：执行粒子滤波算法完成状态估计
4. 分析结果：查看估计曲线、误差指标和动态可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

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，包括系统模型定义、粒子集初始化、递推状态估计、权重更新与重采样操作，同时负责生成状态估计结果、误差分析和多种可视化图表输出。该文件通过模块化设计整合了参数配置、算法执行和结果展示三大功能环节。