MATLAB多模态粒子滤波工具箱集成开发项目发布

资 源 简 介

本项目集成开发了一个功能完备的MATLAB粒子滤波工具箱，涵盖标准粒子滤波、重采样、状态估计及目标跟踪模块，并扩展支持扩展卡尔曼与无迹卡尔滤波算法。适用于多模态传感器融合与非线性系统建模场景。

详 情 说 明

MATLAB多模态粒子滤波工具箱集成开发项目

项目介绍

本项目集成开发了一个功能完备的MATLAB工具箱集合，主要聚焦于粒子滤波及其相关算法的实现与应用。工具箱包含标准粒子滤波、重采样策略、状态估计、目标跟踪等核心模块，同时集成扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等数十种相关的滤波与估计算法。系统提供完整的算法演示、参数配置界面、实时数据可视化以及性能评估功能，支持用户进行自定义算法扩展和批量数据处理。

功能特性

• 多算法集成：支持标准粒子滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等多种滤波算法
• 灵活配置：提供参数配置界面，支持自定义状态模型和观测函数
• 实时可视化：动态显示粒子分布、轨迹对比和误差分析结果
• 性能评估：自动计算均方根误差、一致性测试等评估指标
• 批量处理：支持大规模数据集的批量滤波处理
• 可扩展架构：提供清晰的接口规范，方便用户添加自定义算法

使用方法

输入说明

• 系统状态模型：提供状态转移函数和观测函数的MATLAB函数句柄或脚本
• 观测数据序列：时间序列格式的传感器观测值（.mat文件或数值矩阵）
• 初始参数配置：粒子数量、重采样策略、噪声协方差等（结构体或配置文件）
• 可选真实轨迹数据：用于算法性能评估的基准真值（数值数组）

输出结果

• 状态估计结果：滤波后的状态轨迹（数值矩阵，N×T维）
• 置信区间分析：粒子分布统计量（均值和方差时间序列）
• 实时可视化：粒子分布动态图、轨迹对比图、误差分析图（图形句柄）
• 性能评估报告：均方根误差、一致性测试等指标（结构体数据）
• 算法中间结果：粒子权重、重采样记录等调试信息（可选的日志文件）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于高级可视化功能）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于大型数据集处理）

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，实现了工具箱的核心调度功能。该文件负责初始化系统参数、加载输入数据、协调各算法模块的执行流程，并管理整个滤波过程的可视化输出与性能评估。具体包含算法选择与配置、数据预处理、多模态滤波执行、实时结果显示更新以及最终评估报告生成等关键能力，为用户提供一体化的粒子滤波算法应用体验。