对比不同卡尔曼滤波器的性能包括EKF,UKF,GSF-EKF,IMM-EKF,IMM-UKF以及粒子群滤波

仿真实例 天线阵列方向图的设计目标：主瓣宽度10°（第一零陷宽度），要求方向图在 40°、45°、50°、55°、60°生成-90dB的零陷，旁瓣电平-15dB以下（使用吸收边界条件） 具体的算法参数设置和优化结果: 算法中种群的大小设置为 60,每个粒子的维数为 64(其中前32位表示激励幅度大小, 后 32 位表示激励相位大小)，适应度函数包括副瓣区的电平高低和两个零深区的电平高低。

算法介绍 设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为"粒子"。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

改进粒子群算法仿真程序,方便学习使用粒子滤波算法，解决优化问题哦1

粒子群优化算法在阵列天线方向图中的应用，这一算法在该领域的运用主要包括优化阵列天线单元的幅相信息。