MATLAB实现粒子滤波与扩展卡尔曼滤波性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的粒子滤波（PF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）完整算法，用于非线性系统状态估计。支持机动目标跟踪等场景的模拟数据生成，可对比两种方法在不同噪声水平下的估计精度与稳定性。

详 情 说 明

MATLAB实现粒子滤波与扩展卡尔曼滤波的性能对比分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了标准的粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，针对非线性系统状态估计问题开展系统性性能对比分析。通过构建模拟非线性系统动态场景（如机动目标跟踪、机器人位姿估计），量化评估两种滤波方法在不同噪声水平、非线性强度等条件下的估计精度、计算效率和鲁棒性，为滤波算法选择提供数据支持。

功能特性

• 算法实现：完整实现标准粒子滤波（含重要性采样、系统重采样等策略）和扩展卡尔曼滤波（含雅可比矩阵数值计算）
• 仿真系统：可配置的非线性系统模型生成，支持自定义状态转移函数与观测函数
• 可视化分析：实时展示粒子分布动态、滤波轨迹对比、误差演变曲线、协方差椭圆等关键指标
• 参数优化：支持粒子数量、噪声协方差、重采样阈值等参数灵活调节
• 量化评估：提供均方根误差、收敛速度、算法耗时等多维度性能指标统计

使用方法

1. 系统配置：在脚本中设置系统模型参数（状态维度、初始条件）、噪声特性（过程/观测噪声强度）和仿真参数（时长、步长）
2. 算法选择：指定参与比较的滤波算法（PF/EKF）及对应参数（粒子数、重采样策略等）
3. 运行分析：执行主程序生成仿真数据，自动运行对比实验并记录性能指标
4. 结果查看：查看生成的轨迹对比图、误差分析曲线及性能统计表格，可通过调节参数重复实验验证不同条件下的算法表现

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（粒子滤波重采样）
• 推荐配置：4GB以上内存，支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了系统仿真、滤波算法执行与性能分析的全流程功能，具体包括：非线性动态系统的数据生成模块，实现基于蒙特卡洛方法的粒子滤波和扩展卡尔曼滤波核心估计器，提供多轮次实验的误差统计与计算效率评估，并生成轨迹对比、粒子分布、协方差椭圆等可视化结果。