MATLAB粒子滤波算法实现与验证系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一个完整的粒子滤波算法，包含初始化、状态预测、权重更新和重采样等核心模块。代码注释详尽，适合初学者学习和毕业设计使用，提供了运行示例以便快速上手。

详 情 说 明

基于MATLAB的粒子滤波算法实现与验证系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波(Particle Filter)算法框架，专为初学者和毕业设计需求设计。系统包含粒子初始化、状态预测、权重更新和重采样等核心模块，提供详尽的代码注释和运行示例。用户可通过调整参数直观观察滤波效果，支持一维/二维状态估计问题的可视化演示，附带完整的使用说明和典型应用案例（如目标跟踪、定位系统等）。

功能特性

• 完整算法实现：包含粒子初始化、状态预测、权重更新、重采样等完整粒子滤波流程
• 多模型支持：支持自定义状态转移函数和观测函数，提供内置线性/非线性模型
• 灵活数据输入：支持.mat文件导入或手动输入观测数据数组
• 参数可配置：可调整粒子数量、噪声方差、初始分布等关键参数
• 丰富输出结果：提供状态估计值、性能指标、可视化图形和分析报告
• 教育导向设计：代码注释详尽，适合算法学习和教学演示

使用方法

基本配置

1. 设置系统模型（选择内置模型或自定义函数）
2. 输入观测数据（文件导入或数组输入）
3. 配置初始参数：粒子数量、噪声方差、初始分布类型
4. 运行主程序开始滤波计算

典型应用案例

• 目标跟踪：使用非线性观测模型进行运动目标轨迹估计
• 定位系统：基于距离/角度观测的位置估计应用
• 参数估计：系统状态参数的后验概率分布估计

结果分析

运行后可查看：

• 实时粒子分布演变动画
• 真实轨迹与估计轨迹对比图
• 算法性能指标（RMSE、MAE）
• 收敛性分析和计算效率报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 可选工具箱：Parallel Computing Toolbox（用于加速计算）

文件说明

主程序文件整合了粒子滤波算法的完整实现流程，负责协调各个功能模块的协同工作。其主要能力包括：系统参数的初始化配置、观测数据的读取与预处理、粒子滤波核心算法的执行控制、结果数据的综合输出管理以及可视化图形的生成展示。该文件通过模块化设计实现了算法流程的完整封装，为用户提供了一键式的滤波分析解决方案。