粒子滤波GPU实现方面的论文，包含FPGA实现等

粒子滤波Matlab代码有中间对一些变量有详细解释说明

这是一个小程序matlab：主要为了说明非线性、非高斯系统的跟踪问题：扩展的卡尔曼滤波算法与粒子滤波算法比较。理解它，对于理解这两宗算法很有帮助。

针对目前室内定位精度低及部署成本高的问题,提出了一种基于智能手机的可见光通信与改进的行人航迹推算(VLC/IPDR)粒子滤波融合室内定位方法。该方法首先对智能手机CMOS摄像头拍摄的发光二极管(LED)光源图像信息进行解码,确定待定位点所属的LED区域。然后根据光照度模型及手机陀螺仪获得的方向角推算具体位置信息。最后将VLC获取的位置坐标作为观测值,将IPDR作为粒子滤波的状态转移方程,用粒子滤波将二者融合后进行联合定位。实验结果表明,在3 m×3 m×3 m的小空间、单光源条件下,该方法的平均定位误差小于6 cm,在120 m与45 m垂直相交路径上的多运动模式定位测试中,平均定位误差小于0.2 m。

传统的粒子滤波算法在重采样期间丢弃小重量粒子,因此重要性权重落在极少数粒子上。这会导致采样粒子贫化、粒子多样性缺失以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计等问题,针对这些问题,提出了一种改进的蝶式算法优化粒子滤波算法。首先,将最新时刻观测信息引入蝴蝶香味公式中,以提高滤波精度;其次,引入吸引半径参数来控制蝴蝶种群寻优的搜索范围,降低算法的复杂度,进而提高算法的实时性;最后,将改进的蝴蝶种群位置更新公式用于优化迭代更新。实验结果表明,与经典粒子滤波器和现有蝶形优化算法相比,改进算法具有更低的均方误差和运行时间。并且在粒子数较少的情况下,可以实现更准确的状态估计,并改善传统滤波器的粒子耗尽现象,保证了粒子多样性。

针对传统粒子滤波算法中粒子匮乏以及粒子多样性丧失的问题, 提出了一种基于蚁群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用蚁群算法优化粒子滤波的重采样过程, 使粒子在更新权值后, 利用转移概率向权值较优粒子的位置移动, 以防止权值较小的粒子在多次迭代后退化消失; 同时, 设置转移阈值, 以抑制权值较优粒子间的转移, 从而同时解决了粒子匮乏以及粒子多样性丧失的问题。实验结果表明, 该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性。

粒子滤波的matlab程序集锦，93年经典论文复刻版，高斯粒子滤波，经典粒子滤波程序。

基于边沿化粒子滤波的GPS单点定位算法，是一片很好的论文，希望对大家能有帮助，一直找时间分享资料，现在十二点了，想睡，忍着。

为有效预测锂离子电池剩余寿命，引入了粒子滤波算法。对粒子滤波的基本概念和算法实现步骤进行介绍，在给出锂离子电池寿命统计数据的基础上，应用粒子滤波算法计算其剩余寿命，解决了锂离子电池剩余寿命预测的问题。对相同的锂离子电池统计数据，利用扩展卡尔曼滤波方法计算进行对比实验。分析结果表明：粒子滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法可靠，能较好地预测出锂离子电池的剩余寿命，误差小于5%。

matlab实现增强型粒子滤波的多目标跟踪代码-BPF.rar data.rar 图像数据 BPF.rar 程序 楼主下载到了增强型粒子滤波的多目标跟踪代码，里面有说明，但是总运行不出来，求助呀！ 程序包太大了，就把包内的分开压缩了两个包，解压时放在一个文件夹内。