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为解决常规的基于粒子滤波的目标跟踪算法,使用状态转移分布作为采样粒子的建议分布函数,没有考虑当前的观测值,从而造成定位时间长、定位精度低的问题.采用将最新的观测值融合到采样过程中,利用粒子群优化方法实现目标的跟踪,使得采样粒子集往后验概率密度分布较大的区域移动,从而显著地降低了精确定位所需的粒子数.研究结果表明:改进后的目标跟踪算法性能更优.

闪烁噪声是一种非高斯噪声.为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度,在交互多模型IMM(Interacting Multiple Models)算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法―――粒子滤波与IMM算法相结合,采用无味粒子滤波UPF(Unscented Particle Filter)代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波,提出了一种UPF_IMM算法,并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分,解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题,实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度.

基于OpenCV的粒子滤波跟踪，有详细的中文注释，跟踪效果一般般，大家可以根据视频内容调整参数

基于传统粒子滤波的机动目标跟踪方法针对非线性、非高斯系统有较好的估计性能,但是存在粒子退化现象。利用残差重采样算法,可以有效克服粒子滤波的退化问题。本文针对残差重采样算法作进一步研究,提出了一种改进的残差重采样粒子滤波算法。该方法在残差重采样基础上进行改进,可以避免残差重采样中关于残留粒子的重采样问题,在保证精度的前提下提高运行效率,减少运算复杂程度。仿真实验结果表明该算法与残差重采样粒子滤波相比提高了目标跟踪的实时性,并且随着粒子数的增加,这种优势表现得更加明显。

（matlab）对比UKF与PF的性能，带报告分析

自己的几个程序，关于粒子滤波的，有Matlab 的和c++的，希望对大家初步认识粒子滤波有用

一个基于C++实现的粒子滤波源程序，很好很强大！

彩色补偿的matlab代码mcl 蒙特卡洛定位（MCL）算法作为粒子滤波器的实现。 SIR算法的预测和更新步骤略有不同，用于3D状态空间（x，y，θ）中的跟踪问题和全局定位问题。 在MATLAB中进行仿真以进行数据分析，这是KTH应用估算课程的一部分。 背景 目标跟踪：我们要在每个时间步长重复估计对象的位置，因为它提供了有关目标如何从上一个时间步长移动，一些测量值以及目标的初始位置（目标位置）的[不准确]信息。第一个时间步的目标）。 通常，假设过程噪声与状态无关，我们可以将预测步骤分解为两个步骤（应用运动+扩散）。 我在此滤镜中将里程表用作运动模型。 重采样： -Vanilla（多项式）重新采样：执行重新采样步骤的最简单方法。 该方法使用N个随机变量和粒子集权重的累积分布函数（CDF）独立绘制粒子。 -系统重采样（Stochastic Universal re-sampling）：一种替代重采样的方法，除了具有更好的方差外，它还具有更好的速度。 两种重采样方法在过滤器中均可用。 数据关联：使用最大似然数据关联算法。 权重和离群值：计算了关联之后，权重和离群值检测方法可以使用诸如粒子平均

1、建立仿真模型 （1）假设有一辆小车在一平面运动，起始坐标为[0，0]，运动速度为1m/s，加速度为0.1 m / s 2 m/s^2 m/s2，则可以建立如下的状态方程： Y = A ∗ X + B ∗ U Y=A*X+B*U Y=A∗X+B∗U U为速度和加速度的的矩阵 U = [ 1 0.1 ] U= \begin{bmatrix} 1 \\ 0.1\\ \end{bmatrix} U=[10.1​] X为当前时刻的坐标，速度，加速度 X = [ x y y a w V ] X= \begin{bmatrix} x \\ y \\ yaw \\ V \end{bmatrix} X=⎣