粒子滤波代码pytorch

时间: 2023-10-22 19:10:45 浏览: 31
以下一个使用PyTorch实现粒子滤波的示例代码: ```python import torch import numpy as np # 初始化粒子 def init_particles(num_particles): particles = torch.randn(num_particles, 1) weights = torch.ones(num_particles) / num_particles return particles, weights # 更新粒子 def update_particles(particles, weights, measurement_noise): particles += measurement_noise * torch.randn_like(particles) weights.fill_(1.0) # 计算权重 def compute_weights(particles, weights, measurement, measurement_noise): likelihood = torch.exp(-0.5 * ((particles - measurement) / measurement_noise) ** 2) weights *= likelihood / torch.sum(likelihood) # 重采样 def resample(particles, weights): indices = torch.multinomial(weights, len(weights), replacement=True) particles.copy_(particles[indices]) weights.fill_(1.0 / len(weights)) # 粒子滤波主程序 def particle_filter(num_particles, T, measurement_noise): particles, weights = init_particles(num_particles) for t in range(T): # 测量 measurement = torch.tensor([t], dtype=torch.float32) # 更新粒子状态 update_particles(particles, weights, measurement_noise) # 计算权重 compute_weights(particles, weights, measurement, measurement_noise) # 重采样 resample(particles, weights) # 输出估计值 estimated_state = torch.mean(particles) print("时刻 {}: 估计值 = {}".format(t, estimated_state.item())) # 运行粒子滤波 num_particles = 1000 # 粒子数 T = 10 # 时间步数 measurement_noise = 0.1 # 测量噪声 particle_filter(num_particles, T, measurement_noise) ```

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