粒子滤波重采样实现代码

粒子滤波重采样（Particle Filter Resampling）是粒子滤波算法的一个重要步骤，用于对粒子进行筛选和更新，以提高滤波算法的准确性和精度。以下是一个简单的粒子滤波重采样的实现代码，供参考：

import numpy as np

def resample(particles, weights):
    """
    粒子重采样函数
    :param particles: 粒子数组，包括状态量和权重
    :param weights: 权重数组
    :return: 重采样后的粒子数组
    """
    N = len(weights)
    indexes = np.zeros(N, 'i')
    C = np.zeros(N)
    Q = np.cumsum(weights)
    i, j = 0, 0
    while i < N:
        if (Q[j] - i * 1.0 / N) > np.random.uniform(0, 1):
            indexes[i] = j
            i += 1
        else:
            j += 1
    return particles[indexes]

该函数接受两个输入参数：粒子数组和权重数组。其中，粒子数组包括状态量和权重，权重数组则表示每个粒子的权重值。函数的输出结果是重采样后的粒子数组。

在函数内部，我们首先定义了一些变量，如粒子数量N、索引数组indexes、归一化权重数组C和权重累积和数组Q。然后，我们使用while循环来根据累积权重值进行重采样操作，并将采样结果赋值给indexes数组。最后，我们使用numpy的数组索引功能，返回重采样后的粒子数组。

需要注意的是，粒子滤波重采样是一个随机采样过程，所以每次运行结果可能会有所不同。