MATLAB粒子滤波对比仿真系统：PF/EPF/UPF性能分析

资 源 简 介

本项目实现了粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)的完整对比仿真，支持自定义非线性系统模型，提供状态估计轨迹、误差分析和蒙特卡洛测试的可视化界面，适用于非线性滤波算法的性能评估与教学演示。

详 情 说 明

基于标准状态空间模型的粒子滤波/扩展粒子滤波/无迹粒子滤波性能对比仿真系统

项目介绍

本项目是一个完整的非线性滤波算法性能对比仿真系统，实现了粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)三种先进的非线性滤波算法。系统基于标准状态空间模型，通过系统的对比仿真实验，深入分析不同滤波算法在处理非线性非高斯系统时的估计精度、计算效率和鲁棒性。

功能特性

• 多算法对比：完整实现PF、EPF、UPF三种主流非线性滤波算法
• 灵活的系统建模：支持用户自定义非线性状态方程和观测方程
• 全面的性能评估：提供状态估计轨迹、估计误差、均方根误差等多种性能指标
• 蒙特卡洛统计分析：支持多次独立仿真实验，统计分析算法的稳定性和收敛性能
• 参数灵敏度分析：可调节粒子数量、噪声参数等关键参数，分析算法性能变化
• 实时可视化展示：动态展示滤波过程中的粒子分布变化和状态估计效果

使用方法

基本配置

配置系统模型参数（状态转移函数、观测函数）、噪声参数（过程噪声协方差、观测噪声协方差）和初始状态（初始状态值、初始状态协方差）。

仿真参数设置

设置粒子数量、仿真步长、蒙特卡洛仿真次数等仿真参数，可选择输入真实观测序列或由系统模型自动生成。

运行仿真

执行主程序启动仿真对比实验，系统将自动运行三种滤波算法并生成性能对比结果。

结果分析

查看生成的状态估计轨迹对比图、估计误差分析、统计性能指标（RMSE、MAE）以及计算效率对比分析。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统初始化、参数配置、算法实现和结果分析的全流程功能，负责协调整个仿真实验的执行。它包含了状态空间模型的建立、三种滤波算法的核心实现、蒙特卡洛仿真循环控制、性能指标计算以及可视化结果的生成。通过该文件可以完成从数据输入到结果输出的完整滤波性能对比分析。