粒子滤波中重采样matlab代码

以下是一个简单的粒子滤波重采样的Matlab代码示例：

function [X_new, w_new] = resample_particles(X, w)
% X：粒子集合，w：权重值

N = length(w);
X_new = zeros(size(X));
w_new = zeros(size(w));

% 计算累积权重
cum_w = cumsum(w);

% 均匀采样一组随机数
u = rand/N;

% 初始化重采样指针
j = 1;

% 重采样
for i = 1:N
    while(u < cum_w(j))
        X_new(:,i) = X(:,j);
        w_new(i) = 1/N;
        u = u + 1/N;
    end
    j = j+1;
end

end

使用方法：

% 生成粒子集合和权重
N = 100;
X = rand(2,N);
w = ones(1,N)/N;

% 执行重采样
[X_new, w_new] = resample_particles(X, w);

相关问题

粒子滤波中重采样算法matlab代码

以下是一个简单的粒子滤波器重采样算法的Matlab代码示例：

% 粒子滤波器重采样算法示例
% 模拟一个简单的一维状态空间模型，其中状态是速度，观测是位置
% 假设我们只能通过GPS测量位置，速度的初始值为0

% 模拟真实状态轨迹
T = 100; % 总时间步数
dt = 0.1; % 时间步长
a = 0.2; % 加速度
v = zeros(1,T); % 速度
x = zeros(1,T); % 位置
for t=2:T
v(t) = v(t-1) + a*dt;
x(t) = x(t-1) + v(t)*dt;
end

% 模拟GPS观测
sigma = 1.0; % 观测误差标准差
y = x + sigma*randn(1,T); % 观测位置

% 初始化粒子
N = 1000; % 粒子数
x_particles = zeros(N,T); % 状态粒子
w_particles = ones(N,T)/N; % 权重粒子
x_particles(:,1) = zeros(N,1); % 初始速度为0

% 粒子滤波主循环
for t=2:T
% 预测
x_particles(:,t) = x_particles(:,t-1) + a*dt + sigma*randn(N,1); % 状态预测
% 更新
w_particles(:,t) = w_particles(:,t-1) .* normpdf(y(t), x_particles(:,t), sigma); % 权重更新
w_particles(:,t) = w_particles(:,t) / sum(w_particles(:,t)); % 权重归一化
% 重采样
if 1/sum(w_particles(:,t).^2) < N/2 % 判断是否需要重采样
idx = randsample(N,N,true,w_particles(:,t)); % 重采样
x_particles(:,t) = x_particles(idx,t);
w_particles(:,t) = ones(N,1)/N;
end
end

% 绘制粒子滤波结果
figure;
hold on;
plot(1:T, x, '-k', 'LineWidth', 2);
plot(1:T, y, 'ob', 'MarkerSize', 6);
plot(1:T, x_particles, '.r', 'MarkerSize', 2);
legend('真实状态', 'GPS观测', '粒子滤波结果');
xlabel('时间');
ylabel('状态');
title('粒子滤波结果');
grid on;

基于粒子滤波部分重采样的matlab代码

以下是基于粒子滤波部分重采样的 Matlab 代码的示例：

% 初始化
N = 100; % 粒子数
T = 50; % 时间步数
x = zeros(T, 1); % 状态向量
y = zeros(T, 1); % 观测向量
w = zeros(N, T); % 权重矩阵
particles = zeros(N, T); % 粒子矩阵
resampled_particles = zeros(N, T); % 重采样后的粒子矩阵

% 系统模型和观测模型
system_model = @(x) x/2 + 25*x./(1+x^2) + 8*cos(1.2*(1:T)') + normrnd(0, 10, T, 1);
observation_model = @(x) x.^2/20 + normrnd(0, 10, T, 1);

% 初始化粒子
particles(:, 1) = normrnd(0, 10, N, 1);

% 粒子滤波算法
for t = 1:T
    % 系统预测
    particles(:, t) = system_model(particles(:, t));
    
    % 观测更新
    y(t) = observation_model(x(t));
    w(:, t) = exp(-(particles(:, t) - y(t)).^2/20);
    w(:, t) = w(:, t)/sum(w(:, t));
    
    % 判断是否需要重采样
    if 1/sum(w(:, t).^2) < N/2
        resampled_particles(:, t) = randsample(particles(:, t), N, true, w(:, t));
    else
        resampled_particles(:, t) = particles(:, t);
    end
    
    % 粒子替换
    particles(:, t) = resampled_particles(:, t);
    
    % 状态估计
    x(t) = mean(particles(:, t));
end

% 绘制结果
figure;
plot(1:T, x, 'b-', 1:T, y, 'r-');
title('基于粒子滤波部分重采样的状态估计');
xlabel('时间步数');
ylabel('状态向量和观测向量');
legend('状态向量', '观测向量');

上面这段代码是一个简单的基于粒子滤波部分重采样的实现，其中系统模型和观测模型可以根据不同的应用场景进行修改。