粒子滤波 MATLAB 实现：目标跟踪

粒子滤波（Particle Filter）是一种常用于目标跟踪的滤波算法。它基于一组随机采样的粒子来近似目标的状态概率分布，并通过逐步迭代的方式来更新粒子的权重，从而实现对目标状态的估计。在本文中，我将介绍如何使用 MATLAB 实现粒子滤波算法，并以目标跟踪为例进行演示。

首先，让我们定义一些基本的术语和符号：

• 状态（State）：表示目标在时间上的变化，通常用一个向量来表示。
• 观测（Observation）：表示通过传感器或测量设备获得的关于目标状态的信息。
• 粒子（Particle）：是对目标状态的随机采样，通常用一个向量来表示。
• 权重（Weight）：表示粒子与观测数据的一致性程度，用于更新粒子的重要性。

下面是粒子滤波的 MATLAB 实现示例代码：

% 初始化粒子滤波参数
numParticles = 100;   % 粒子数量
stateDimension = 2;