MATLAB正则化SIR粒子滤波算法：抑制粒子退化与提升估计精度

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了一种正则化SIR粒子滤波算法，通过核密度估计对重采样后的粒子分布进行平滑优化，有效缓解粒子退化问题，显著提升状态估计的准确性与稳定性。

详 情 说 明

基于正则化处理的SIR粒子滤波算法设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一种正则化粒子滤波算法，重点针对传统SIR（序贯重要性重采样）粒子滤波的重采样环节进行正则化优化。算法通过引入核密度估计技术，在重采样后对粒子分布进行平滑处理，有效抑制粒子退化问题，显著提高状态估计精度。具体实现包括完整的粒子滤波流程：粒子集初始化、重要性采样、权重计算、正则化重采样和后验估计等核心模块。

功能特性

• 正则化重采样技术：采用核密度估计方法对重采样后的粒子分布进行平滑处理，缓解粒子枯竭问题
• 灵活的系统模型支持：通过函数句柄方式支持自定义状态转移函数和观测函数
• 多参数配置：支持粒子数量、系统噪声协方差、观测噪声协方差等参数灵活配置
• 可调节的正则化参数：支持高斯核等多种核函数类型，带宽参数可调
• 完整的输出信息：提供状态估计结果、粒子演进轨迹、权重分布及多种性能指标

使用方法

输入参数说明

1. 系统模型：状态转移函数和观测函数的函数句柄
2. 观测序列：多维数组格式的时序观测数据
3. 初始参数：粒子数量、系统噪声协方差、观测噪声协方差
4. 正则化参数：核函数类型（如高斯核）、带宽参数

输出结果

1. 状态估计结果：每个时刻的后验状态估计向量
2. 粒子演进轨迹：完整的粒子集随时间的演化矩阵
3. 权重分布：各时刻粒子的归一化权重向量
4. 性能指标：估计误差、粒子有效性系数等统计量

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本的信号处理和统计工具箱

文件说明

主程序文件集成了算法实现的核心功能，包括系统模型的参数设置、观测数据的导入与预处理、正则化粒子滤波算法的完整执行流程。该文件负责协调各功能模块的调用时序，实现从粒子初始化、重要性采样、权重计算到正则化重采样的全过程管理，并最终输出状态估计结果和性能分析数据。同时，该文件还包含结果可视化功能的实现，便于用户直观分析算法性能。