无人机航迹预测算法的改进与实现

无人机航迹预测算法的改进与实现

随着无人机技术的不断发展，无人机航迹预测问题日益显得重要。在实际应用中，预测准确性能大大影响无人机任务执行效果。针对这个问题，我们提出了一种改进型PF滤波算法，能够有效地提高无人机航迹预测精度。

改进型PF滤波算法的主要思想是将传统的粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法相结合，通过粒子多样性增加采样数量，从而优化航迹预测效果。具体来说，我们在传统粒子滤波算法的基础上，增加了状态量对应的方差信息，从而在预测时扩大了搜索范围，提高了粒子的多样性和采样效率。此外，我们还引入了卡尔曼滤波算法的思想，采用先验估计和后验估计方法，维护当前状态量信息，通过更新权重系数，进一步提高了预测准确度。

下面是使用matlab实现改进型PF滤波算法的源代码：

%初始化，设定观测值，状态量，初始粒子数量等
y = [x1, x2, x3