wsn 粒子滤波 目标追踪 matlab相关的代码
时间: 2023-08-12 10:07:51 浏览: 80
以下是在Matlab中实现WSN粒子滤波目标追踪的示例代码:
```matlab
% 定义模型参数
numParticles = 100; % 粒子数
timeInterval = 1; % 时间间隔
measurementNoise = diag([10, 10]); % 测量噪声
processNoise = diag([1, 1]); % 系统噪声
initialState = [50; 50]; % 初始状态
observation = [55, 60; 70, 75; 80, 85]; % 观测数据
% 初始化粒子群
particles = zeros(numParticles, 2);
particles(:, 1) = rand(numParticles, 1) * 100;
particles(:, 2) = rand(numParticles, 1) * 100;
% 粒子滤波
for i = 1:size(observation, 1)
% 预测状态
particles = particles + randn(numParticles, 2) * sqrt(timeInterval) * processNoise;
% 计算权重
likelihood = zeros(numParticles, 1);
for j = 1:numParticles
likelihood(j) = mvnpdf(observation(i, :), particles(j, :), measurementNoise);
end
weights = likelihood / sum(likelihood);
% 重采样
resampledParticles = zeros(numParticles, 2);
cumsumWeights = cumsum(weights);
for j = 1:numParticles
index = find(cumsumWeights >= rand(), 1);
resampledParticles(j, :) = particles(index, :);
end
particles = resampledParticles;
end
% 输出结果
estimatedState = mean(particles)';
disp(estimatedState);
```
这段代码实现了对一个二维平面上目标的跟踪。首先定义了模型参数,包括粒子数、时间间隔、测量噪声、系统噪声、初始状态和观测数据。然后初始化粒子群,将粒子随机分布在状态空间中。接下来进行粒子滤波,包括预测状态、计算权重和重采样等步骤。最后输出结果,得到目标位置的估计值。
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