关于粒子滤波的MATLAB源代码

资 源 简 介

关于粒子滤波的MATLAB源代码

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，在目标跟踪领域具有重要应用。其核心思想是通过一组随机样本（粒子）及其权重来近似表示目标的后验概率分布，从而实现对目标状态的动态估计。

在目标跟踪场景中，粒子滤波通过以下关键步骤运行：首先初始化一组随机分布的粒子，每个粒子代表目标可能的状态（如位置、速度）；然后根据系统动态模型预测粒子的状态演变；接着利用观测数据更新粒子权重，使更接近真实状态的粒子获得更高权重；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。

MATLAB实现通常包含可视化模块，能够直观展示目标运动轨迹与粒子分布的变化过程。这种实现既可用于算法教学演示，也可作为复杂跟踪系统的原型开发基础。需要注意的是，粒子数量选择需要在计算精度和实时性之间取得平衡，而重采样策略的选择直接影响算法对突变状态的跟踪能力。