MATLAB实现一维非线性非高斯系统粒子滤波目标跟踪算法

资 源 简 介

该项目基于粒子滤波算法，在MATLAB中实现一维非线性非高斯噪声环境下的目标状态估计与轨迹跟踪。通过重要性采样与重采样机制，结合观测数据持续优化粒子权重，提升目标跟踪的准确性与鲁棒性。

详 情 说 明

一维非线性非高斯系统粒子滤波目标跟踪

项目介绍

本项目旨在实现一种基于粒子滤波（Particle Filter）的算法，用于在一维空间中对运动目标进行状态估计与轨迹跟踪。系统模型考虑非线性动态与测量方程，且过程噪声与观测噪声均为非高斯分布，更贴合实际复杂应用场景。通过序贯重要性采样与重采样等机制，算法能够有效逼近目标状态的后验概率分布，从而实现对目标轨迹的鲁棒跟踪。项目提供了完整的算法流程实现、性能评估与可视化分析工具。

功能特性

• 非线性非高斯建模：支持定义复杂的非线性系统模型，并允许配置非高斯型（如混合高斯、重尾分布）的过程噪声与观测噪声。
• 完整粒子滤波流程：实现了状态预测、重要性加权、重采样（支持系统重采样等多种策略）等核心步骤。
• 动态可视化分析：可实时绘制粒子分布、权重演化、真实轨迹与估计轨迹的对比图，直观展示滤波过程。
• 全面性能评估：输出目标状态估计值，计算均方根误差（RMSE）等统计指标，并对粒子退化程度及重采样效果进行分析。

使用方法

1. 配置参数：在主脚本或配置文件中设定目标初始状态、系统与观测模型参数、噪声分布类型与参数、粒子总数以及总迭代步数。
2. 准备观测数据：提供包含噪声的一维观测数据序列，可来源于仿真生成或实际传感器数据。
3. 运行算法：执行主程序，算法将依次完成初始化、状态预测、观测更新、重采样等步骤，并进行循环迭代。
4. 查看结果：程序运行后将自动生成目标状态估计结果、各类可视化图表以及性能分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，部分高级绘图功能可能需 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了粒子滤波目标跟踪系统的核心流程。它负责读取用户配置的参数与观测数据，初始化粒子集合，并按时间顺序执行状态预测、为粒子计算重要性权重、判断并执行重采样操作。在滤波过程中，该文件记录粒子集的演化与状态估计结果，并在最终根据所有时刻的估计值输出性能分析指标，同时调用绘图函数生成轨迹对比、权重分布、误差分析等多种可视化图表以供用户评估算法效果。