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MATLAB实现的EKF-PF混合非线性状态估计算法
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资 源 简 介
本项目提供一种基于扩展卡尔曼滤波与粒子滤波融合的非线性状态估计MATLAB实现。算法通过EKF初步估计状态，再结合PF进行粒子优化，提升估计精度与稳定性，适用于复杂系统建模。
详 情 说 明
EKF-PF 融合非线性状态估计算法
项目介绍
本项目实现了一种结合扩展卡尔曼滤波（EKF）与粒子滤波（PF）的混合非线性状态估计算法。该算法旨在解决传统滤波方法在处理强非线性、非高斯系统时的局限性。通过EKF进行初步状态估计，并在其基础上进行粒子采样与重采样，有效提高了状态估计的精度与鲁棒性，适用于复杂的非线性系统状态估计场景。
功能特性
- 非线性系统状态预测与更新：基于系统模型实现状态的时间更新与观测更新。
- 重要性采样与粒子权重计算：利用EKF估计结果指导粒子采样，并计算各粒子权重。
- 自适应重采样机制：根据粒子权重退化程度自动触发重采样，保持粒子多样性。
- 实时状态估计与误差分析：输出每个时间步的最优状态估计及相应的不确定性度量与性能指标。
使用方法
- 准备输入参数：定义非线性系统的状态方程与观测方程（函数句柄），设置初始状态向量、观测数据时间序列、过程噪声与观测噪声的协方差矩阵、粒子数量与重采样阈值等参数，并指定采样时间间隔与总时长。
- 运行算法：调用主函数，算法将自动执行EKF-PF融合估计流程。
- 获取输出结果：算法返回状态估计值、估计协方差、粒子演化历史、粒子权重分布以及均方根误差等性能评估指标。
系统要求
- MATLAB R2018a 或更高版本。
- 具备基本的矩阵运算与随机数生成功能，无需额外工具箱。
文件说明
主程序文件集成了算法的核心流程，负责初始化系统参数与滤波器配置，依次执行时间传播、测量更新、重要性采样、权重计算与归一化、重采样判断与执行等步骤，并最终输出状态估计结果及相关性能数据。
