基于粒子滤波的数据预测 MATLAB 仿真
粒子滤波(Particle Filter),也称为蒙特卡洛滤波(Monte Carlo Filter),是一种常用的非线性状态估计方法,可用于数据预测和目标跟踪等应用。本文将介绍如何使用 MATLAB 进行基于粒子滤波的数据预测仿真,并提供相应的源代码。
首先,我们需要了解粒子滤波的基本原理。粒子滤波通过使用一组随机粒子来表示系统的状态空间,并根据观测数据对这些粒子进行权重更新。粒子的权重表示其对状态的估计准确程度,权重高的粒子更有可能代表真实的状态。通过对粒子进行重采样,可以保留权重高的粒子,从而实现对状态的估计。
下面是一个简单的基于粒子滤波的数据预测 MATLAB 仿真的示例:
% 参数设置
numParticles = 1000; % 粒子数目
timeSteps = 100; % 时间步数
processNoise