基于随机重采样粒子滤波的状态估计算法 MATLAB 实现

资 源 简 介

本项目提供完整的粒子滤波框架，集成随机重采样策略以缓解粒子多样性退化和权值退化问题，有效提高非线性/非高斯系统的状态估计精度。支持预测、权值更新以及重采样操作。使用 MATLAB 实现 Monte Carlo 仿真，具备扩展性和易用性。

详 情 说 明

基于随机重采样的粒子滤波状态估计算法

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波（Particle Filter）框架，重点集成了随机重采样（Stochastic Resampling）算法，以有效改进粒子多样性退化问题。通过Monte Carlo模拟方法对动态系统进行状态估计，特别适用于非线性、非高斯系统的滤波应用。核心算法包含预测、权重更新和随机重采样三大模块，能够提供准确的状态估计和方差分析。

功能特性

• 完整的粒子滤波流程：实现标准的序贯重要性采样（SIS）和重采样流程
• 随机重采样算法：采用随机重采样策略，有效维持粒子多样性
• 灵活的系统模型支持：支持用户自定义状态转移函数和观测函数
• 全面的输出分析：提供状态估计序列、估计方差序列、重采样历史记录和有效粒子比例变化
• 可视化分析工具：自动生成有效粒子比例变化曲线，便于算法性能评估

使用方法

输入参数配置

1. 系统模型：定义状态转移函数（function_handle）和观测函数（function_handle）
2. 噪声参数：设置过程噪声协方差（double矩阵）和观测噪声协方差（double矩阵）
3. 初始粒子集：指定N×dim矩阵（N为粒子数，dim为状态维度）
4. 观测数据：输入T×obs_dim矩阵（T为时间步，obs_dim为观测维度）
5. 粒子数量：设定粒子数标量值

输出结果

• 状态估计序列（T×dim矩阵）
• 估计方差序列（T×dim矩阵）
• 重采样历史记录（结构体数组）
• 有效粒子比例变化曲线图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本函数库
• 建议内存4GB以上（粒子数较多时需要更大内存）

文件说明

主程序文件实现了粒子滤波算法的完整工作流程，包括系统参数初始化、粒子集生成与传播、重要性权重计算、重采样判断与执行，以及结果的可视化输出。该文件整合了状态预测、观测更新、权重归一化等核心计算模块，并实现了基于有效粒子数的重采样触发机制，确保算法在长时间序列估计中的稳定性。