MATLAB粒子滤波算法实现与一维非线性系统仿真分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目提供标准粒子滤波实现代码，集成一维非线性系统仿真模块，支持用户自定义参数进行状态估计实验与性能分析，便于算法验证与研究应用。

详 情 说 明

粒子滤波算法实现与一维非线性系统仿真分析项目

项目介绍

本项目提供一个标准的粒子滤波（Particle Filter）算法实现，并针对一维非线性系统设计了完整的仿真分析框架。项目能够模拟非线性动态系统的状态估计过程，用户可以通过自定义模型参数进行实验验证与性能分析。核心内容包括粒子滤波的核心步骤：重要性采样与重采样技术，适用于状态估计、目标跟踪等领域的算法学习与研究。

功能特性

• 标准算法实现：提供了粒子滤波算法的完整、清晰实现，便于理解算法原理。
• 一维非线性系统仿真：内置了一个典型的一维非线性系统模型，用于验证算法有效性。
• 参数灵活可调：支持用户自定义初始粒子分布、粒子数量、过程噪声方差、观测噪声方差等关键参数。
• 可视化分析：自动生成粒子状态演变轨迹图、滤波估计状态与真实状态的对比图，直观展示滤波效果。
• 定量性能评估：计算并输出估计结果的均方根误差（RMSE），为算法性能提供量化指标。

使用方法

1. 配置参数：在运行主程序前，请根据您的需求设置或修改相关参数，主要包括：

* N：粒子数量。 * initial_distribution：初始粒子的分布（如均匀分布、高斯分布）。 * process_noise_var：系统过程噪声的方差。 * observation_noise_var：观测噪声的方差。 * observations：一维实数数组形式的观测序列数据。

1. 运行主程序：执行主程序文件，程序将自动进行粒子滤波仿真。

1. 查看结果：程序运行结束后，将自动弹出可视化图形窗口，显示状态估计轨迹对比图，并在命令行窗口输出本次滤波的RMSE评估值。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议使用 R2016a 或更高版本）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心仿真流程。其主要功能包括：定义一维非线性系统的状态方程与观测方程；根据用户设定的参数初始化粒子集合；执行粒子滤波算法的主循环，该循环包含状态预测、权重计算以及重采样等关键步骤；实现对系统真实状态与粒子滤波估计结果的可视化绘制；最后，计算并输出估计性能的均方根误差评估指标。