MATLAB实现的次优贝叶斯粒子滤波器仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一个非线性非高斯系统的粒子滤波器仿真平台，对比分析标准粒子滤波与次优贝叶斯估计在目标跟踪和状态估计中的性能差异，验证算法在复杂场景下的估计精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于次优贝叶斯估计的非线性非高斯粒子滤波器仿真系统

项目介绍

本项目是一个MATLAB仿真系统，专为验证非线性系统和非高斯噪声环境下次优贝叶斯粒子滤波算法的性能而设计。系统通过模拟目标跟踪和状态估计等典型场景，全面比较标准粒子滤波与次优贝叶斯粒子滤波在估计精度、计算效率和鲁棒性方面的差异。支持用户灵活定义系统模型、噪声分布及算法参数，并提供丰富的可视化分析工具。

功能特性

• 多模型支持：兼容多种非线性系统模型（如CTRV模型、自行车模型）
• 噪声灵活性：支持混合高斯、重尾分布等多种非高斯噪声类型
• 参数可配置：允许用户自定义粒子数量、重采样策略和次优估计参数
• 性能评估：提供RMSE、MAE等多种量化指标评估滤波性能
• 动态可视化：实时展示状态估计曲线、粒子分布演变和误差分析
• 算法对比：并行运行标准PF与次优贝叶斯PF，进行综合性对比分析

使用方法

1. 参数配置：在相应配置脚本中设置系统模型、噪声参数和初始状态
2. 数据准备：提供或生成含噪声的观测数据序列
3. 运行仿真：执行主程序启动蒙特卡洛仿真实验
4. 结果分析：查看生成的估计结果、性能指标和可视化图表
5. 报告生成：获取算法计算效率、粒子退化程度等统计分析报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Parallel Computing Toolbox（用于加速蒙特卡洛仿真）
• 内存建议：至少4GB RAM（粒子数超过1000时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括：初始化系统参数与算法配置，生成模拟的真实状态轨迹和噪声观测数据，并行实现标准粒子滤波和次优贝叶斯粒子滤波算法，进行多次蒙特卡洛仿真以评估算法统计性能，计算状态估计的精度指标和一致性度量，以及生成包含状态估计对比、粒子分布演变和误差分析的综合可视化结果。