标准的粒子滤波器Matlab程序

资 源 简 介

标准的粒子滤波器Matlab程序

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性状态估计算法，尤其适用于非高斯噪声环境。在Matlab中实现标准粒子滤波器的关键在于以下五个核心步骤：

初始化粒子群 - 根据先验概率分布生成初始粒子集合，每个粒子代表系统状态的一个可能假设。通常使用高斯分布或均匀分布随机采样。

重要性采样 - 通过系统的状态转移方程预测每个粒子的下一时刻状态，这一过程会引入过程噪声以体现不确定性。

权重计算 - 根据观测值与粒子预测状态的匹配程度更新粒子权重，匹配度越高则权重越大。常用观测似然函数（如高斯似然）进行量化。

重采样 - 解决粒子退化问题的关键步骤，通过复制高权重粒子、淘汰低权重粒子，使粒子群聚焦于高概率区域。常用方法包括多项式重采样和系统重采样。

状态估计 - 最终通过加权平均或极大似然估计输出当前时刻的状态值，完成滤波过程。

在Matlab实现时需特别注意：粒子数目的选择需权衡计算精度与效率；重采样策略影响粒子多样性；正则化处理可避免数值不稳定。该算法广泛应用于机器人定位、目标跟踪等领域，其优势在于能处理强非线性问题，但计算量随粒子数增加而显著增长。