用matlab写一个粒子滤波轨迹补全的代码
时间: 2023-10-26 09:05:01 浏览: 47
下面是一个基本的粒子滤波轨迹补全的Matlab代码,它使用一个简单的2D运动模型来跟踪物体的位置:
```matlab
%粒子滤波轨迹补全
%初始化
N = 1000; %粒子数目
T = 50; %时间步数
x = zeros(2,T); %真实位置
z = zeros(2,T); %观测值
x(:,1) = [0;0]; %初始真实位置
z(:,1) = x(:,1) + randn(2,1); %初始观测值
x_est = zeros(2,T); %估计位置
x_est(:,1) = z(:,1); %初始估计位置
w = ones(N,1); %粒子权重
particles = repmat(x(:,1),[1 N]) + randn(2,N); %初始粒子
%运动模型
A = [1 1; 0 1]; %状态转移矩阵
Q = diag([0.1, 0.1]); %过程噪声协方差
%观测模型
H = [1 0; 0 1]; %观测矩阵
R = diag([1, 1]); %观测噪声协方差
%粒子滤波
for t=2:T
%运动预测
particles = A*particles + randn(2,N)*sqrtm(Q);
%观测更新
for i=1:N
w(i) = mvnpdf(z(:,t), H*particles(:,i), R);
end
w = w/sum(w);
%重采样
ind = randsample(N,N,true,w);
particles = particles(:,ind);
w = ones(N,1)/N;
%估计位置
x_est(:,t) = particles*w;
end
%绘制结果
figure(1)
hold on
plot(x(1,:),x(2,:),'k--')
plot(z(1,:),z(2,:),'r.')
plot(x_est(1,:),x_est(2,:),'b-')
legend('真实位置','观测值','估计位置')
```
请注意,这只是一个基本的示例代码,可以根据特定的应用程序进行修改和扩展。