​很经典的粒子滤波程序

资 源 简 介

​很经典的粒子滤波程序

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性状态估计技术，特别适用于解决非高斯噪声环境下的系统状态跟踪问题。其核心思想是通过一组带权值的随机样本（粒子）来近似表示概率分布，随着时间推移不断更新这些粒子的状态和权重。

该程序演示了粒子滤波算法的完整实现流程：首先初始化粒子群，这些粒子在状态空间中随机分布；然后根据系统模型预测粒子的下一时刻状态；接着通过观测数据更新每个粒子的权重，权重反映了该粒子与真实状态的匹配程度；最后通过重采样步骤避免粒子退化问题，保留高权重粒子并淘汰低权重粒子。

典型应用场景包括机器人定位、目标跟踪、金融时间序列预测等需要处理不确定性的领域。相比卡尔曼滤波，粒子滤波的优势在于能处理任意形式的噪声分布和非线性系统，但计算复杂度相对较高。程序中的可视化演示可以直观展示粒子随观测数据动态调整的过程，帮助理解算法的核心思想。