基于MATLAB的高斯模型动态系统Rao-Blackwellised粒子滤波仿真平台

资 源 简 介

该项目实现了Rao-Blackwellised粒子滤波算法，将状态向量分解为非线性和线性子空间，分别应用粒子滤波与卡尔曼滤波进行高效估计，适用于高斯模型动态系统的状态仿真与分析，提升计算效率与估计精度。

详 情 说 明

高斯模型动态系统的Rao-Blackwellised粒子滤波仿真与分析平台

项目介绍

本项目实现了一个基于Rao-Blackwellised粒子滤波的高斯动态系统状态估计平台。该平台通过将状态向量分解为线性与非线性子空间，对非线性部分采用粒子滤波，线性部分采用卡尔曼滤波，实现高效的状态估计。平台支持多维动态系统的实时状态跟踪与预测，并提供完整的性能评估和可视化分析功能。

功能特性

• 条件高斯模型支持：实现基于条件高斯模型的动态系统状态空间分解
• 混合估计算法：结合序贯重要性重采样粒子滤波与卡尔曼滤波的RBPF算法
• 实时状态跟踪：支持在线状态估计与预测
• 性能评估体系：提供均方误差、粒子退化分析等评估指标
• 可视化分析：显示粒子演化过程、状态估计轨迹和置信区间
• 参数可配置：支持系统模型参数、粒子滤波参数和仿真参数的灵活配置

使用方法

输入配置

1. 系统模型参数：设置状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差
2. 初始状态：配置初始状态向量及其协方差矩阵
3. 观测数据：输入带噪声的系统观测值时间序列数据
4. 滤波参数：设定粒子数量、重采样阈值、重要性密度函数
5. 仿真参数：配置时间步长、仿真时长、蒙特卡洛实验次数

输出结果

• 状态估计：每个时间步的后验状态估计值及估计误差协方差
• 粒子分析：粒子权重分布、有效粒子数指标
• 性能评估：均方根误差、估计偏差统计量
• 可视化图形：状态轨迹对比图、粒子分布云图、误差分析曲线
• 运行统计：计算时间、重采样次数、粒子退化程度报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的RBPF算法流程，实现了系统模型初始化、粒子滤波参数配置、观测数据输入、动态系统状态估计、性能指标计算和结果可视化等核心功能。该文件通过模块化设计组织各个算法组件，提供从数据输入到结果输出的完整处理链路，支持单次仿真和蒙特卡洛实验两种运行模式，并生成详细的滤波性能分析报告。