五种粒子滤波算法仿真

资 源 简 介

五种粒子滤波算法仿真

详 情 说 明

粒子滤波(Particle Filter)作为一种基于蒙特卡洛采样的非线性系统状态估计方法，近年来在目标跟踪、机器人定位等领域应用广泛。本文通过对比五种典型粒子滤波算法，帮助读者理解其核心思想与实现差异。

基础粒子滤波通过随机采样的粒子集近似后验概率分布，每个粒子代表系统可能的潜在状态。随着观测数据更新，算法根据权重对粒子进行重采样，保留高概率粒子，淘汰低质量粒子。这种基于贝叶斯理论的递推过程，有效解决了传统卡尔曼滤波在非线性非高斯系统中的局限性。

扩展粒子滤波在基础版本上引入扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想，使用局部线性化处理非线性问题；无迹粒子滤波(UPF)则结合无迹变换(UT)生成更合理的建议分布；正则化粒子滤波通过核密度估计改善粒子退化问题；而辅助变量粒子滤波通过引入历史观测信息优化采样效率。

通过仿真对比可以观察到：基础版本实现简单但容易发生粒子贫化；UPF对强非线性系统估计精度更高；正则化方法能有效维持粒子多样性。这些特性决定了不同变种算法在计算复杂度与估计精度上的取舍关系，实际工程中需根据系统特性选择合适方案。

建议初学者从基础粒子滤波入手，逐步理解重采样、建议分布等核心概念，再通过修改权重计算或采样策略来实践不同改进算法，最终掌握这种强大的序贯蒙特卡洛推断工具。