粒子滤波实现目标跟踪

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计算法，常用于目标跟踪问题。在目标跟踪中，我们希望通过观测数据来估计目标的状态，并实时更新估计结果。粒子滤波通过使用一组随机采样的粒子来表示目标状态的概率分布，并通过递归的重采样和更新过程来逼近真实的目标状态。

下面我们将介绍如何使用粒子滤波算法实现目标跟踪，并提供相应的源代码示例。

1. 初始化粒子集合：
   首先，我们需要初始化一组粒子，代表目标的可能状态。粒子的数量可以根据实际情况进行调整。每个粒子包含目标的状态信息，如位置、速度等。可以使用随机采样的方式生成粒子集合。

   import numpy as np
   
   def initialize_particles(num_particles):
       particles = []