粒子滤波MATLAB源代码示例与状态估计

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本文档提供了一份MATLAB代码实现的粒子滤波算法示例,粒子滤波(Particle Filter)是一种在随机信号估计和数据融合中广泛应用的非线性滤波方法,尤其在高维状态空间模型和不确定性较大的环境中表现出色。粒子滤波通过构建一组粒子(也称作样本或状态),并根据观测数据进行加权更新,来估计系统的状态分布。 代码开始时,初始化了一些变量,如系统状态x、过程噪声R、测量噪声Q、采样周期tf、粒子数量N等。然后定义了一个基本的状态更新过程,通过循环计算每个粒子的新状态,并将所有粒子的状态存储在xpart数组中。同时,也记录了初始状态xhat、协方差矩阵P以及初始的粒子滤波部分结果xhatPart。 在时间步k,算法进入循环,首先模拟了系统状态x和测量值y的更新过程,这里采用了一种带有不确定性的动态模型,如系统动力学加上噪声。接着,对粒子群进行权重更新,根据每个粒子预测值与观测值之间的残差vhat计算权重q。通过对所有粒子的权重求和并归一化,实现了粒子权重的加权平均。 在粒子重采样阶段,通过随机数u生成一个均匀分布,然后根据累积的权重q来决定保留哪些粒子,确保了最终粒子集合的多样性。最后,计算并存储了粒子滤波的结果,包括状态估计xhatPart、观测值yArr以及各个状态变量的序列。 整个过程中,图形显示了实际状态xArr和粒子滤波估计值xhatPartArr随时间的变化,通过坐标轴标签和图例清晰地展示了它们之间的关系。此外,还计算了粒子滤波估计的均值RMS误差,反映了估计精度。 这份MATLAB代码演示了粒子滤波的基本步骤,包括状态预测、测量更新、粒子权重更新和重采样,为读者提供了理解和实践这一经典滤波技术的实用模板。