粒子滤波搜寻放射源的matlab过程模型模拟代码

以下是一个简单的 Matlab 粒子滤波器的实现，用于搜寻放射源。这个例子假设您已经有了一些测量数据，例如探测器读数和方位角度，以及一些关于放射源的先验知识（例如，放射源可能位于某个区域内）。这个例子使用了一个简单的二维模型，但您可以根据需要进行修改。

% 设置初始参数
nParticles = 1000; % 粒子数
nIterations = 100; % 迭代次数
measurement_std = 1; % 测量噪声标准差
motion_std = 0.5; % 运动噪声标准差
map_size = 10; % 地图大小
source_prior = ones(map_size, map_size); % 放射源先验知识
source_prior(3:7, 3:7) = 10; % 假设放射源可能在这个区域内

% 初始化粒子的位置和权重
particles = rand(nParticles, 2) * map_size;
weights = ones(nParticles, 1) / nParticles;

% 迭代过程
for i = 1:nIterations
    % 运动模型：将每个粒子向随机方向移动一定距离
    particles = particles + randn(nParticles, 2) * motion_std;
    
    % 测量模型：计算每个粒子的权重，基于测量数据和先验知识
    measurements = randn(nParticles, 1) * measurement_std;
    for j = 1:nParticles
        % 计算粒子到探测器的距离和方位角度
        distance = norm(particles(j, :) - [5, 5]); % 假设探测器位于 (5, 5)
        angle = atan2(particles(j, 2) - 5, particles(j, 1) - 5);
        
        % 计算该粒子的权重
        if distance < 3 && abs(angle) < pi/4 % 假设探测器能够检测到距离小于3个单位并且在其前方 pi/4 的范围内的放射源
            weights(j) = weights(j) * source_prior(round(particles(j, 1)), round(particles(j, 2)));
            weights(j) = weights(j) * normpdf(measurements(j), distance, measurement_std);
        else
            weights(j) = 0;
        end
    end
    
    % 标准化权重
    weights = weights / sum(weights);
    
    % 重采样：根据权重重新选择粒子
    idx = randsample(nParticles, nParticles, true, weights);
    particles = particles(idx, :);
    weights = ones(nParticles, 1) / nParticles;
end

% 绘制结果
figure;
plot(particles(:, 1), particles(:, 2), '.');
axis([0 map_size 0 map_size]);
title('放射源位置搜寻结果');

这个例子中，我们定义了一个 10x10 的二维地图，其中探测器位于 (5, 5)。我们假设探测器能够检测到距离小于 3 个单位并且在其前方 pi/4 的范围内的放射源。我们使用了一个简单的高斯函数来模拟测量噪声，并将放射源先验知识设置为一个正方形区域。在每个迭代中，我们将每个粒子向随机方向移动一定距离，根据测量数据和先验知识计算每个粒子的权重，然后根据权重重新选择粒子。

请注意，这只是一个简单的例子，您需要根据实际情况进行修改和优化来实现更准确和可靠的放射源搜寻。