【限时免费】基于PF（粒子滤波）的IMU数据判断运动状态方法与MATLAB例程

最新推荐文章于 2026-01-01 21:20:54 发布

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MATLAB定位与滤波例程：https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/category_12916974.html

MATLAB定位程序与详解：https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/category_12794805.html

IMM交互式多模型滤波MATLAB实践：https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/category_12816762.html

基于粒子滤波的电梯运行参数测试MATLAB代码实现，结合电梯加速度、速度、距离的粒子滤波去噪。

代码简介

代码说明与改进建议

运动模型设计
采用三状态模型（加速度、速度、位移），通过积分关系建立状态转移方程，符合电梯运行的运动学规律。
噪声处理
- 过程噪声Q对角矩阵分别对应加速度、速度、位移的噪声强度
- 观测噪声R模拟加速度传感器的测量误差，实际应用需根据传感器规格调整
重采样优化
使用系统重采样（Systematic Resampling），相比随机重采样降低了方差，提高粒子利用率

参数敏感性分析
可通过修改以下参数进行优化：

N_particles = 500;   % 粒子数↑→精度↑但计算量↑
Q = diag([0.05, 0.01, 0.01]); % 过程噪声↑→跟踪快速变化能力↑但噪声敏感度↓
R = 0.5;              % 观测噪声↑→滤波平滑度↑但响应延迟↑

扩展功能建议
- 添加自适应噪声协方差估计（参考网页7的EM算法）
- 融合电梯楼层信息进行状态约束（参考网页14的地图匹配思想）
- 添加粒子多样性评估指标（如有效粒子数）动态调整重采样频率

MATLAB代码示例

%% 基于粒子滤波的电梯运行参数测试仿真
% 生成含噪电梯加速度信号，通过粒子滤波估计真实加速度、速度、位移
% 2025-04-21/Ver1
clc; clear; close all;
rng(0); % 固定随机种子保证可重复性

%% 参数设置
N = 1000;       % 时间步长（对应电梯运行总时间）
dt = 0.1;       % 采样间隔(s)
N_particles = 500; % 粒子数量
Q = diag([0.05, 0.01, 0.01]); % 过程噪声协方差（加速度、速度、位移噪声）
R = 0.5;        % 观测噪声方差（加速度测量噪声）

%% 生成真实电梯运动状态（状态方程）
% 状态变量：X = [加速度; 速度; 位移]
X_true = zeros(3, N);
for k = 2:N
    % 模拟电梯启停过程（分段正弦加速度）
    if k < 300
        X_true(1,k) = 0.5*sin(0.05*k); % 加速阶段
    elseif k < 700
        X_true(1,k) = 0;               % 匀速阶段
    else
        X_true(1,k) = -0.5*sin(0.05*(k-700)); % 减速阶段
    end
    % 积分得到速度和位移
    X_true(2,k) = X_true(2,k-1) + X_true(1,k)*dt;