粒子滤波搜寻放射源的matlab动态过程模型模拟代码

以下是一个简单的粒子滤波器用于搜寻放射源的动态过程模型的 Matlab 代码：

% 粒子滤波器参数
numParticles = 1000;
numIterations = 50;

% 模拟放射源位置变化
sourcePos = [10 10];
sourceVel = [0.1 0.1];
sourceAcc = [0 0];
timeStep = 1;
sourceTrajectory = zeros(numIterations, 2);
for i = 1:numIterations
    sourceTrajectory(i,:) = sourcePos;
    sourceVel = sourceVel + sourceAcc * timeStep;
    sourcePos = sourcePos + sourceVel * timeStep;
end

% 模拟探测器位置
detectorPos = [5 5];

% 初始化粒子
particles = repmat(detectorPos, numParticles, 1);

% 粒子滤波器主循环
for i = 2:numIterations
    % 预测粒子位置
    particles = particles + normrnd(0,1,size(particles));
    
    % 计算粒子权重
    distances = sqrt(sum((particles - sourceTrajectory(i,:)).^2,2));
    weights = exp(-distances.^2 / 2);
    weights = weights / sum(weights);
    
    % 重采样
    resampleIndex = randsample(1:numParticles,numParticles,true,weights);
    particles = particles(resampleIndex,:);
    
    % 输出结果
    disp(['Iteration ' num2str(i) ': Estimated source position = [' num2str(mean(particles)) ']']);
end

这个例子中，我们模拟了一个运动的放射源和一个固定的探测器，使用粒子滤波器来估计放射源的位置。在主循环中，我们首先通过添加随机噪声来预测粒子的位置，然后计算每个粒子的权重，根据权重进行重采样，最后输出估计的放射源位置。