MATLAB粒子滤波算法：基于系统化重采样的高级实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的粒子滤波算法框架，包含初始化、预测、更新和系统化重采样模块。通过先进的系统重采样技术有效解决粒子退化问题，支持非线性非高斯系统的状态估计，并提供详尽的误差分析与结果可视化功能。

详 情 说 明

基于重采样系统化技术的粒子滤波算法高级实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波算法框架，专门设计用于处理非线性非高斯系统的状态估计问题。通过集成系统化重采样技术，有效克服传统粒子滤波中常见的粒子退化现象，提供高精度的状态估计能力。项目包含从初始化、预测、更新到重采样的全流程模块，支持完整的误差分析和结果可视化功能。

功能特性

• 完整的算法框架：实现粒子滤波的初始化、预测、更新和重采样全流程
• 先进的抗退化技术：采用系统化重采样策略，显著提升粒子多样性
• 非线性系统支持：适用于各种非线性非高斯系统的状态估计问题
• 全面的分析工具：提供均方根误差分析、置信区间计算和性能统计
• 直观的可视化：生成粒子分布演化图、状态估计轨迹和误差分析图表

使用方法

1. 配置系统参数：设置初始状态向量、过程噪声方差和观测噪声方差
2. 输入观测数据：准备观测序列数据文件
3. 设置粒子数量：根据系统复杂度选择合适的粒子数
4. 运行主程序：执行状态估计和数据分析
5. 查看结果：分析生成的状态估计轨迹和性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：不少于500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的粒子滤波算法流程，包括系统初始化、粒子集生成、状态预测计算、观测更新处理、重采样执行等核心功能，同时负责协调误差分析、结果可视化和统计报告生成等辅助任务。该文件作为项目入口点，实现了从数据输入到结果输出的全过程控制。