✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、引言
在视觉跟踪、自动驾驶、机器人导航等领域,目标定位是核心任务之一。然而,传感器测量噪声、目标运动不确定性等因素给精确跟踪带来挑战。粒子滤波(Particle Filter, PF)作为一种基于蒙特卡洛模拟的递归贝叶斯估计方法,对非线性、非高斯系统具有良好的适应性,特别适合处理复杂环境下的目标定位问题。本文将详细阐述基于粒子滤波的目标定位方法,并通过实验对比滤波前后的轨迹及定位误差。
二、粒子滤波基本原理
2.1 贝叶斯滤波框架
目标定位问题可建模为贝叶斯滤波问题,通过系统状态方程和观测方程进行描述:
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] 李岩屹.被动雷达侦察平台下目标跟踪算法研究与实现[D].哈尔滨工程大学,2021.
[2] 高晓海.基于粒子滤波的地形辅助导航算法研究[D].电子科技大学[2025-06-06].DOI:CNKI:CDMD:2.1011.191985.
[3] 杨玉林.基于卡尔曼滤波和粒子滤波的目标跟踪性能对比[J].佳木斯大学学报:自然科学版, 2021, 39(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1008-1402.2021.03.018.
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类