粒子滤波例程（MATLAB代码），附下载链接

程序介绍

模拟INS、GPS组合导航的应用背景。在模型预处理的时候通过迭代计算三维位置的真值和滤波前（模拟纯INS计算）的值。
通过PF（粒子滤波，particle filterparticlefilter），对位置进行滤波，并输出滤波后的值，进行对比。

PF的介绍与程序实现

PF（Particle Filter）是一种基于概率的滤波算法，用于估计状态变量的概率分布。它通过将状态空间划分为一系列粒子，并根据观测数据和系统动态模型来更新每个粒子的权重，从而实现对状态的估计。

PF的程序实现通常包括以下步骤：

1. 初始化：根据先验信息，初始化一组粒子，每个粒子包含一个状态向量和一个权重。

2. 预测更新：根据系统的动态模型，对每个粒子进行预测更新。通常使用状态转移方程和扰动模型来更新粒子的状态。

3. 权重更新：根据观测数据，对每个粒子的权重进行更新。权重的更新通常使用观测模型和观测噪声模型来计算。

4. 重采样：根据粒子的权重，进行重采样操作，即根据权重对粒子进行有放回抽样。重采样操作可以通过轮盘赌、系统性重采样等方法实现。

5. 估计：根据粒子的权重，对状态进行估计。通常使用粒子的加权平均或者最大权重对应的状态作为估计值。

6. 循环迭代：根据需要，重复进行预测更新、权重更新、重采样和估计的操作。

以上是PF的基本步骤，实际应用中还可以根据具体问题进行拓展和优化。PF（Particle Filter）是一种基于概率的滤波算法，用于估计状态变量的概率分布。它通过将状态空间划分为一系列粒子，并根据观测数据和系统动态模型来更新每个粒子的权重，从而实现对状态的估计。

PF的程序实现通常包括以下步骤：

1. 初始化：根据先验信息，初始化一组粒子，每个粒子包含一个状态向量和一个权重。

2. 预测更新：根据系统的动态模型，对每个粒子进行预测更新。通常使用状态转移方程和扰动模型来更新粒子的状态。

3. 权重更新：根据观测数据，对每个粒子的权重进行更新。权重的更新通常使用观测模型和观测噪声模型来计算。

4. 重采样：根据粒子的权重，进行重采样操作，即根据权重对粒子进行有放回抽样。重采样操作可以通过轮盘赌、系统性重采样等方法实现。

5. 估计：根据粒子的权重，对状态进行估计。通常使用粒子的加权平均或者最大权重对应的状态作为估计值。

6. 循环迭代：根据需要，重复进行预测更新、权重更新、重采样和估计的操作。

以上是PF的基本步骤，实际应用中还可以根据具体问题进行拓展和优化。

运行结果

运行程序后，可以得到三个图像和一段在命令行窗口输出的结果（文字形式），如下：

1. 三维滤波状态对比的图像，绘制了真值和滤波后的值的曲线图，可自行添加未滤波时的曲线图：
   
   蓝线是真值，红线是滤波后的曲线。能看出来滤波的值几乎与真值重叠，误差不大于2。

2. 三维滤波误差对比的图像

误差曲线也能看出来滤波后的误差比滤波前的误差低了很多。

4. 三维滤波误差的CDF（累积概率密度）对比的图像。

CDF图像反应了误差的分布特性。图中蓝线是滤波前的值，红线是滤波后的误差。可以看出来红线对应的滤波误差大概率都是很小的。表现了滤波的有效性。

滤波结果输出 ：
命令行输出滤波前后的误差对比：

下载链接

下载链接如下（下载是付费的，请谨慎）：
https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/89704687

如果有疑问，可以私信作者或根据下面的联系方式联系。