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。

针对标准粒子滤波算法难以解决的粒子退化问题和样本贫化现象，提出了基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法。该算法主要从以下两方面进行改进：首先采用二阶中心差分滤波方法通过协方差矩阵的平方根来产生重要性密度函数，从而解决粒子退化问题；然后通过重采样方法的利用权值优选的思想来增加粒子集的多样性，有效避免了样本贫化的现象。仿真结果表明：该算法状态估计结果更加接近目标真实的状态估计，平均均方根误差也更低，跟踪效果更佳，同时保持了较高的运算效率。

提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界.

基本粒子滤波算法，实现粒子滤波估计，并与真实值作比较