基于MATLAB的粒子滤波与扩展卡尔曼滤波非线性系统性能对比分析

资 源 简 介

本项目实现完整的粒子滤波目标跟踪系统，并与扩展卡尔曼滤波(EKF)进行非线性场景下的性能对比，涵盖误差分析和轨迹可视化，适用于滤波算法研究与教学演示。

详 情 说 明

粒子滤波与扩展卡尔曼滤波算法在非线性系统中的性能对比分析程序

项目介绍

本项目实现了一个完整的非线性系统目标跟踪仿真与评估框架，核心功能是对比分析粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)两种非线性状态估计算法的性能差异。项目采用蒙特卡洛方法进行粒子采样，结合重要性重采样技术，通过量化指标和可视化结果全面评估算法在非线性系统中的跟踪精度、计算效率和稳定性。

功能特性

• 完整跟踪系统实现：构建非线性系统模型，实现粒子滤波和扩展卡尔曼滤波的全流程算法
• 多维度性能评估：计算RMSE误差、执行时间等量化指标进行客观对比
• 丰富可视化展示：提供轨迹对比、粒子分布、权重演化、置信区间等多种图形化结果
• 灵活参数配置：支持系统模型、噪声参数、初始化条件等全方位参数自定义
• 模块化设计：算法核心、评估模块、可视化模块相互独立，便于扩展和维护

使用方法

1. 参数配置：在相应模块中设置系统模型参数、噪声协方差、粒子数量等初始化参数
2. 数据准备：提供或生成真实轨迹数据及带噪声的观测序列
3. 运行分析：执行主程序启动仿真计算和性能对比
4. 结果查看：查看命令行输出的性能指标和自动生成的可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上以确保大规模粒子采样时的运行效率

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括非线性系统模型的构建、两种滤波算法的完整实现、蒙特卡洛仿真过程控制、性能指标计算与对比分析，以及多种结果的可视化展示。该文件通过协调各功能模块，完成了从数据输入、算法执行到结果输出的全自动化分析流程。