遗传重采样粒子滤波的matlab代码

以下是遗传重采样粒子滤波的MATLAB代码：

% 遗传重采样粒子滤波
% 输入：y-测量值，u-控制量，N-粒子数
% 输出：x-估计状态，w-估计权值

function [x, w] = genetic_resampling_pf(y, u, N)
% 初始化
T = length(y); % 时间步数
x = zeros(size(u,1),T); % 状态估计值
w = zeros(N,T); % 粒子权值
x(:,1) = u(:,1); % 初始状态
w(:,1) = 1/N; % 初始权值
for t = 2:T
    % 预测
    for i = 1:N
        x(:,t) = predict(x(:,t-1))+randn(size(x(:,t-1))); % 运动模型
        w(i,t) = w(i,t-1)*likelihood(y(:,t),x(:,t)); % 更新权值
    end
    % 归一化权值
    w(:,t) = w(:,t)/sum(w(:,t));
    % 重采样
    if 1/sum(w(:,t).^2) < N/2
        [~,~,I] = histcounts(rand(1,N),[0 cumsum(w(:,t)')]); % 重采样
        x(:,t) = x(:,t-1);
        for i = 1:N
            x(:,t) = x(:,t) + x(:,I(i))*randn(size(x(:,t))); % 采样
            w(i,t) = 1/N; % 更新权值
        end
    end
end
end

% 预测函数
function x = predict(x)
% 运动模型
% x = A*x + B*u
end

% 似然函数
function p = likelihood(y,x)
% 观测模型
% y = C*x + D*v
% 计算p(y|x)
end

其中，`predict`函数和`likelihood`函数需要根据具体问题进行实现。在代码中，如果重采样的粒子数小于总粒子数的一半，则进行重采样操作。重采样方法使用的是直方图法。