粒子滤波中重采样算法代码

以下是Python实现的粒子滤波中的重采样算法：

import numpy as np

def residual_resample(particles, weights):
    N = len(particles)
    indexes = np.zeros(N, 'i')
    # 剩余权重
    residues = np.zeros(N)
    # 初始化权重
    for i in range(N):
        residues[i] = N * weights[i]
    # 重采样
    cumsum_residues = np.cumsum(residues)
    # 计算有效粒子数
    effective_N = 0
    # 处理第一个粒子
    u0 = np.random.uniform(0, 1/N)
    j = 0
    for i in range(N):
        u = u0 + i/N
        while u > cumsum_residues[j]:
            j += 1
        indexes[i] = j
        effective_N += 1
    # 重排粒子
    particles[:] = particles[indexes]
    # 重置粒子权重
    weights.fill(1.0/effective_N)

输入参数 `particles` 是一个 N×D 的数组，其中 N 是粒子数，D 是每个粒子的维度。输入参数 `weights` 是一个长度为 N 的一维数组，表示每个粒子的权重。

该算法会对权重进行剩余重采样，即将剩余权重（residuals）按比例分配到每个粒子上，然后使用这些权重来重采样粒子。该算法的输出是更新后的粒子数组和权重数组。

使用该算法的示例：

# 初始化粒子和权重
N = 100
particles = np.random.randn(N, 2)
weights = np.ones(N) / N
# 重采样
residual_resample(particles, weights)

在上述示例中，我们将粒子和权重初始化为随机值，然后调用 `residual_resample` 函数来重采样。