卡尔曼粒子滤波算法

资 源 简 介

卡尔曼粒子滤波算法

详 情 说 明

卡尔曼粒子滤波算法是一种结合了卡尔曼滤波与粒子滤波优势的混合状态估计算法。它能有效处理非线性、非高斯噪声条件下的多维状态估计问题。

算法核心思想是将粒子滤波与卡尔曼滤波相结合。粒子滤波通过一组随机样本(粒子)来近似表示概率分布，能够处理非线性非高斯问题；而卡尔曼滤波则提供了一种高效的状态预测与更新机制。两者的结合既保留了粒子滤波处理复杂分布的能力，又提高了估计精度和计算效率。

该算法特别适用于以下场景：系统动态模型呈现强非线性特性、过程噪声或测量噪声不符合高斯分布假设、多源传感器数据融合等。在目标跟踪、导航定位、金融预测等领域都有广泛应用。

算法的实现要点包括：粒子集初始化、重要性采样、卡尔曼更新步骤以及重采样策略。其中关键创新点在于每个粒子都携带一个局部卡尔曼滤波器，可以对粒子状态进行更精确的预测和更新。这种结构使得算法对非高斯噪声具有较强的鲁棒性。

针对多维状态的情况，算法需要特别注意维度灾难问题。通常采取降维处理或采用自适应粒子数策略来平衡计算复杂度和估计精度。