MATLAB粒子滤波重采样算法仿真项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了粒子滤波算法，通过简化目标追踪模型完整展示粒子初始化、重要性采样和权重更新流程，重点对比系统重采样、残差重采样和多项式重采样三种经典方法的性能差异。

详 情 说 明

粒子滤波多方法重采样仿真示例

项目介绍

本项目通过简化的动态系统模型（如目标追踪场景）展示粒子滤波算法的完整实现流程。核心功能包括粒子初始化、重要性采样、权重更新，并针对性地实现三种经典重采样方法（系统重采样、残差重采样、多项式重采样）的对比演示。通过可视化界面动态展示粒子分布演变过程，帮助用户直观理解不同重采样策略的差异。

功能特性

• 完整的粒子滤波流程：实现从粒子初始化到状态估计的全过程
• 多方法重采样对比：集成系统重采样、残差重采样和多项式重采样三种经典方法
• 动态可视化展示：实时显示粒子分布演变和状态估计结果
• 性能评估指标：提供RMSE、有效粒子数、计算耗时等量化分析
• 参数灵活配置：支持自定义系统模型参数、噪声参数和粒子数量

使用方法

1. 参数设置：根据需要修改系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵）、噪声参数（过程噪声方差、观测噪声方差）、粒子数量（默认200）和仿真时长
2. 运行仿真：执行主程序启动仿真过程
3. 结果分析：观察动态可视化结果，对比不同重采样方法的性能指标
4. 参数调优：调整参数观察对滤波效果的影响，深入理解算法特性

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装基本MATLAB工具箱（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了粒子滤波算法的核心仿真流程，具体包含以下功能：系统参数初始化与观测数据生成、粒子集合的初始化与传播、权重的计算与更新、三种重采样方法的并行执行与对比、状态估计结果的可视化展示（包括粒子分布动态动画、误差曲线和性能指标图表）、以及算法性能的定量评估（RMSE计算和耗时统计）。该文件通过完整的蒙特卡洛模拟展现了粒子滤波中不同重采样策略的实际效果。