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=⎣

Matlab关于粒子滤波代码与卡尔曼做比较-粒子滤波代码与卡尔曼做比较.rar 部分程序如下： function ParticleEx1 % Particle filter example, adapted from Gordon, Salmond, and Smith paper. x = 0.1; % initial state Q = 1; % process noise covariance R = 1; % measurement noise covariance tf = 50; % simulation length N = 100; % number of particles in the particle filter xhat = x; P = 2; xhatPart = x; % Initialize the particle filter. for i = 1 : N     xpart = x sqrt * randn; end xArr = [x]; yArr = [x^2 / 20 sqrt * randn]; xhatArr = [x]; PArr = [P]; xhatPartArr = [xhatPart]; close all; for k = 1 : tf     % System simulation     x = 0.5 * x 25 * x / 8 * cos) sqrt * randn;%状态方程     y = x^2 / 20 sqrt * randn;%观测方程     % Extended Kalman filter     F = 0.5 25 * / ^2;     P = F * P * F' Q;     H = xhat / 10;     K = P * H' * ^;     xhat = 0.5 * xhat 25 * xhat / 8 * cos);%预测     xhat = xhat K * ;%更新     P = * P;     % Particle filter     for i = 1 : N 运行结果： Figure39.jpg

粒子过滤器 粒子滤波器的预测和更新步骤以定位差速驱动模型车辆 文件描述main.py 初始化地图 每个时间戳将编码器和激光雷达数据同步到FOG数据 从Particle_filter.py运行prediction（） 从particle_filter.py运行update（） 从map_update.py运行update_map（） particle_filter_prediction.py particle_filter_prediction（）-粒子过滤器预测步骤的功能 particle_filter_update.py particle_filter_update（）-用于粒子过滤器更新步骤的函数 map_update.py update_map（）-更新地图的功能 resample_particles.py resample_particles（）-用于重新采样粒子过

该文件里面包含了若干利用粒子滤波进行目标跟踪的程序，有详细的算法说明，适合于入门学习以及进一步深入研究。

这是某研究生毕业论文做的项目——基于粒子滤波和卡尔曼滤波的卫星定位技术。附件中包含了无线信道估计和均衡、TDOA测距、IMM-KF滤波的所有程序，希望对从事无线定位技术的开发人员有帮助。独家奉献。 (This is the project graduate thesis do-- Based on satellite positioning technique of particle filter and Calman filter. Annex contains all the applications of wireless channel estimation and equalization, TDOA distance, IMM-KF filter, and they hope to help in the wireless location technology development personnel. Exclusive dedication.)

粒子滤波多种算法的实现，包括基本粒子滤波，MCMC,高斯粒子滤波等，及粒子滤波的综述。

扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法的MATLAB实现

针对现有室内定位技术精度低、实现复杂度高等问题，提出一种基于粒子滤波的多信息融合室内定位算法。在传统的行人航迹推算（PDR）以及地磁匹配等室内定位算法的基础上，通过粒子滤波动态地纠正行人步长和方向角，从而有效地减小了定位误差。通过PDR算法获得行人的步频、步长、方向等信息，由地磁匹配算法得到行人所在位置对应的地磁值，最后利用粒子滤波对以上信息进行融合处理从而得到粒子的权重，由粒子权重对步长和方向角不断地修正。实验结果表明，该算法可以实时动态地补偿PDR的定位误差，能够获得较高的定位精度。