基于粒子滤波的目标追踪仿真系统（MATLAB完整实现）

资 源 简 介

本项目提供完整的粒子滤波算法MATLAB实现，包含初始化、预测、更新和重采样模块，附带可视化界面展示粒子分布演变过程，代码注释详尽并包含原理说明文档。

详 情 说 明

基于粒子滤波的目标追踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波目标追踪仿真系统，通过可视化界面直观展示粒子滤波算法在目标追踪中的应用。系统包含粒子滤波的核心模块：初始化、预测、更新和重采样，采用线性运动模型作为示例，适合初学者深入理解粒子滤波算法的原理和实现过程。

功能特性

• 完整算法框架：实现粒子滤波四大核心模块（初始化、预测、更新、重采样）
• 可视化展示：动态显示粒子分布演变过程和状态估计结果
• 详细注释说明：代码包含详细注释，配套算法原理讲解文档
• 参数可配置：支持自定义粒子数量、噪声参数等关键参数
• 误差分析：提供估计值与真实值的均方根误差评估
• 重采样监控：实时显示粒子有效性指标和重采样统计信息

使用方法

1. 设置系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵）
2. 配置噪声参数（过程噪声协方差、观测噪声协方差）
3. 输入观测数据（带有噪声的位置观测序列）
4. 设定算法参数（粒子数量、仿真步数）
5. 指定目标初始状态（位置和速度）
6. 运行仿真程序，观察粒子分布动态变化和追踪结果

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需要安装基本绘图工具包（通常为MATLAB默认安装组件）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括粒子滤波算法的完整实现流程、可视化界面的生成与更新、参数配置接口的管理、仿真数据的实时处理与分析，以及结果输出和误差计算模块。该文件通过协调各功能模块的工作，实现了从数据输入到结果展示的全流程自动化处理。