扩展卡尔曼粒子滤波仿真算法

资 源 简 介

扩展卡尔曼粒子滤波仿真算法

详 情 说 明

扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)是一种结合扩展卡尔曼滤波和粒子滤波优势的混合状态估计算法，专门针对非线性非高斯系统的状态估计问题。该算法通过融合两种经典滤波方法的特性，在保证计算效率的同时提高了估计精度。

算法核心原理分为三个层次：首先利用扩展卡尔曼滤波对非线性系统进行局部线性化处理，生成重要性采样分布；然后采用粒子滤波框架进行蒙特卡罗采样，通过粒子集近似后验概率密度；最后通过重采样步骤避免粒子退化问题。整个过程形成"线性化-采样-加权-重采样"的闭环流程。

在实现过程中需要注意三个技术要点：一是系统模型的雅可比矩阵线性化要确保在估计点附近的近似有效性；二是重要性分布的设计要平衡计算复杂度和采样效率；三是重采样策略需要根据粒子权重分布动态调整阈值。这种混合结构特别适用于强非线性系统的实时跟踪场景，如自动驾驶定位、无人机导航等需要平衡精度与效率的领域。