pf粒子滤波器matlab
时间: 2023-11-11 20:07:27 浏览: 57
PF粒子滤波器(Particle Filter)是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波器,常用于状态估计问题。在MATLAB中,可以使用Particle Filter Toolbox来实现PF粒子滤波器。
具体步骤如下:
1. 定义状态转移方程和观测方程;
2. 初始化粒子集合;
3. 根据状态转移方程和观测方程,对粒子进行重采样、预测和更新;
4. 重复步骤3,直到满足停止准则。
以下是一个简单的PF粒子滤波器MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义状态转移方程和观测方程
f = @(x) x + 0.1*x^2; % 状态转移方程
h = @(x) x^2/20; % 观测方程
% 初始化粒子集合
N = 1000; % 粒子数
x = zeros(1,N); % 状态向量
w = ones(1,N)/N; % 权重向量
for i = 1:N
x(i) = randn; % 初始状态为随机高斯分布
end
% PF粒子滤波器主循环
for k = 1:100
% 重采样
idx = randsample(N,N,true,w);
x = x(idx);
w = w(idx);
% 预测
for i = 1:N
x(i) = f(x(i)) + 0.1*randn; % 加入高斯噪声
end
% 更新
for i = 1:N
w(i) = w(i)*normpdf(y(k),h(x(i)),1); % 计算权重
end
w = w/sum(w); % 归一化
% 计算估计值
x_est(k) = sum(w.*x);
end
```