我要基于粒子滤波的协同定位算法的Matlab代码
时间: 2024-05-13 15:16:57 浏览: 8
以下是基于粒子滤波的协同定位算法的Matlab代码示例:
```matlab
%% 粒子滤波的协同定位算法
clc;
clear all;
%% 参数设置
N = 100; % 粒子数目
T = 100; % 时间长度
dt = 0.1; % 时间步长
sigma_a = 0.2; % 加速度噪声标准差
sigma_z = 0.5; % 观测噪声标准差
%% 真实轨迹生成
x = zeros(2,T);
x(:,1) = [0; 0];
for i = 2:T
x(:,i) = x(:,i-1) + dt * [1 0; 0 1] * [randn(1)*sigma_a; randn(1)*sigma_a];
end
%% 观测数据生成
z = zeros(2,T);
for i = 1:T
z(:,i) = x(:,i) + randn(2,1) * sigma_z;
end
%% 粒子滤波
% 初始化粒子
p = zeros(2,N);
for i = 1:N
p(:,i) = [rand(1)*10; rand(1)*10];
end
% 状态转移矩阵
A = [1 dt; 0 1];
% 粒子滤波
for i = 2:T
% 状态预测
for j = 1:N
p(:,j) = A * p(:,j) + [randn(1)*sigma_a; randn(1)*sigma_a];
end
% 权重更新
w = zeros(1,N);
for j = 1:N
w(j) = exp(-0.5*(z(:,i)-p(:,j))'*(z(:,i)-p(:,j))/(sigma_z^2));
end
w = w / sum(w);
% 粒子重采样
ind = resample(w);
p = p(:,ind);
end
%% 结果展示
figure;
plot(x(1,:), x(2,:), 'b');
hold on;
plot(z(1,:), z(2,:), 'ro');
plot(p(1,:), p(2,:), 'g.');
title('粒子滤波的协同定位算法结果');
legend('真实轨迹', '观测数据', '粒子滤波结果');
%% 粒子重采样函数
function ind = resample(w)
N = length(w);
ind = zeros(1,N);
u = rand(1) / N;
i = 1;
c = w(i);
for j = 1:N
beta = u + (j-1) / N;
while beta > c
i = i + 1;
c = c + w(i);
end
ind(j) = i;
end
end
```
在这个示例中,我们首先生成了真实轨迹和观测数据,然后使用粒子滤波算法来估计真实轨迹。我们使用了100个粒子,时间步长为0.1秒,加速度噪声标准差为0.2,观测噪声标准差为0.5。最后,我们展示了真实轨迹、观测数据和粒子滤波结果的图示。