MATLAB粒子滤波算法实现与三种重采样方法可视化对比系统

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的单变量粒子滤波实现，包含多项式、系统和残差三种重采样方法。通过线性动态模型演示粒子滤波流程，支持状态估计效果与粒子分布演变的可视化对比分析。

详 情 说 明

粒子滤波算法实现及三种重采样方法对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基础的单变量粒子滤波算法，通过线性动态系统模型展示粒子滤波的核心流程。系统包含多项式重采样、系统重采样和残差重采样三种常用方法的可视化对比，通过状态估计效果和粒子分布演变直观展示不同重采样策略的特性差异。该项目适用于粒子滤波算法教学、重采样方法研究和滤波性能分析等场景。

功能特性

• 完整的粒子滤波框架：实现预测-更新-重采样的标准流程
• 多重重采样方法：支持多项式重采样、系统重采样、残差重采样三种策略
• 丰富的可视化输出：

- 真实状态、观测值与估计值的时序对比图 - 不同时间步的粒子分布直方图对比 - 粒子权重随时间变化的热力图

• 定量性能评估：提供均方根误差(RMSE)和粒子退化程度指标
• 灵活的参数配置：支持自定义系统模型参数和仿真设置

使用方法

1. 配置系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵、噪声方差等）
2. 输入观测序列数据（一维时间序列）
3. 设置粒子数量（默认500）和初始分布参数
4. 指定仿真时间步长和总时长
5. 运行主程序，系统将自动生成：

- 状态估计结果对比图 - 三种重采样方法的粒子分布演变 - 性能指标计算结果 - 权重分布热力图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

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，包含系统模型初始化、粒子集生成与传播、权重计算与归一化处理，以及三种重采样方法的独立实现。该文件负责协调各模块执行顺序，完成状态估计计算，并生成包括时序对比图、粒子分布直方图、权重热力图在内的多种可视化结果，同时输出关键性能指标用于算法评估。