基于MATLAB的迭代扩展卡尔曼粒子滤波器（IEKPF）仿真与优化系统

资 源 简 介

本项目实现了基于扩展卡尔曼滤波的粒子滤波算法，通过EKF生成粒子滤波的重要分布，并采用迭代优化提升状态估计精度。适用于非线性系统的目标跟踪、定位及状态估计仿真研究。

详 情 说 明

迭代扩展卡尔曼粒子滤波器（IEKPF）仿真与优化系统

项目介绍

本项目实现并优化了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的粒子滤波（PF）融合算法——迭代扩展卡尔曼粒子滤波器（IEKPF）。该算法将EKF作为PF的重要性密度函数生成器，通过迭代过程优化建议分布的参数，有效克服传统粒子滤波器的粒子退化问题，并显著提升在强非线性系统中的状态估计精度。系统提供完整的仿真测试框架与性能评估工具，适用于各类非线性动态系统的状态估计研究。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现IEKPF算法，包括EKF建议分布生成、粒子权重更新与迭代优化机制
• 多重重采样策略：集成系统重采样、残差重采样等多种策略，有效维持粒子多样性
• 非线性系统建模：内置多种典型非线性系统模型（如车辆定位、目标跟踪等），支持用户自定义模型
• 全面性能评估：提供均方根误差（RMSE）、一致性测试、收敛性分析等量化指标
• 对比分析功能：支持与传统EKF、标准PF算法的并行测试与性能对比
• 可视化分析：实时展示粒子分布演化、估计轨迹与误差分析图表

使用方法

基本配置

1. 系统模型设置：定义状态转移函数f(x)和观测函数h(x)
2. 噪声特性配置：设定过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R
3. 初始化参数：指定初始状态估计x0、初始误差协方差P0
4. 观测数据输入：准备实际采集的观测向量序列y_k
5. 算法参数调整：设置粒子数量N、迭代次数、重采样阈值等参数

运行流程

运行主程序后，系统将自动执行以下流程：

• 初始化粒子群与EKF参数
• 逐时刻执行IEKPF状态估计
• 动态更新粒子权重与分布
• 触发重采样机制防止粒子退化
• 输出状态估计结果与性能指标

结果分析

系统生成以下输出结果：

• 各时刻状态估计值及协方差矩阵
• 粒子权重分布动态变化过程
• RMSE、一致性测试等性能指标
• 算法收敛曲线与稳定性分析
• 与传统算法的对比分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上，粒子数较多时需8GB以上
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，负责算法初始化、参数配置、滤波过程执行及结果输出。具体包含模块初始化、数据预处理、IEKPF算法主循环、重采样判断与执行、性能指标计算、可视化图形生成以及与对比算法的协同测试等关键环节。