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MATLAB实现一维非线性非高斯系统标准粒子滤波目标跟踪仿真源码
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资 源 简 介
本项目提供标准粒子滤波算法在非线性非高斯系统中的完整MATLAB实现，包含粒子初始化、重要性采样、权重计算与重采样等核心模块。通过蒙特卡洛方法近似后验概率密度，实现对系统状态的精确跟踪与估计。
详 情 说 明
一维非线性非高斯系统标准粒子滤波目标跟踪仿真
项目介绍
本项目实现了一维非线性非高斯系统中的标准粒子滤波目标跟踪算法。通过蒙特卡洛方法，利用粒子集近似系统状态的后验概率密度函数，实现对非线性非高斯系统的状态估计和跟踪。系统包含完整的粒子初始化、重要性采样、权重计算、重采样等标准粒子滤波流程，适用于一维运动目标的轨迹跟踪和状态估计。
功能特性
- 完整的粒子滤波流程：实现粒子初始化、重要性采样、权重计算、重采样等标准步骤
- 非线性系统建模：支持非线性状态转移方程和观测方程
- 非高斯噪声处理：能够处理过程噪声和观测噪声的非高斯分布特性
- 可视化分析：提供跟踪轨迹对比、粒子分布演化等图形化展示
- 性能评估：计算均方根误差等量化指标评估跟踪效果
- 重采样优化：包含系统重采样策略和粒子有效性监测
使用方法
- 参数配置：设置系统模型参数、噪声特性、初始状态等
- 数据输入：准备观测数据序列和时间参数
- 运行仿真：执行主程序开始粒子滤波跟踪过程
- 结果分析：查看状态估计结果、轨迹对比图和误差分析
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 基础MATLAB工具箱（无需额外工具箱）
文件说明
主程序文件实现了粒子滤波算法的完整仿真流程，包括系统参数初始化、真实状态轨迹生成、观测数据模拟、粒子滤波核心算法执行以及结果可视化分析。具体涵盖了粒子集的初始化过程、重要性采样与权重计算、重采样操作策略、状态估计值提取以及跟踪性能的量化评估与图形化展示。
