此属性是只读的。

当前滤波器状态，指定为真实值m- 再生矢量。当前状态计算粒子和重量使用指定的最终于司法方法。m是个numstatevariables.。陈辞确定是否给出了作为行或列向量的状态。

例子:[0.05; 0.04; -0.01]

数据类型：双

此属性是只读的。

状态错误协方差，指定为一个m——- - - - - -m矩阵,m是过滤器状态的大小。当前状态协方差是由粒子和重量使用指定的最终于司法方法。m是个numstatevariables.。协方差矩阵表示过滤状态的不确定性。

此属性是只读的。

指示状态变量是否具有圆形分布，指定为m0和1的元素向量。的值1表明它确实具有循环分配。圆形变量的概率密度函数在该范围内接受角度值(π-π,)。

状态向量的方向，指定为'柱子'或者'排'。

状态转换函数，指定为函数句柄。状态转换功能从每个粒子演变为系统状态。回调函数至少接受至少一个输入参数，prevParticles，代表上一步步骤的系统。如果陈辞是'排'，粒子被输入为anumparticles.——- - - - - -numstatevariables.大批。如果陈辞是'柱子'，粒子被输入为anumstatevariables.——- - - - - -numparticles.大批。

可以提供附加的输入参数varargin.，它传递给了预测函数。函数签名是：

功能预测颗粒= statefranizationfcn（prevplicles，varargin）

当HasaddittyProcessnoise.过滤器的属性是错误的，状态转换函数可以接受额外的输入参数，DT.。例如：

功能预测颗粒= atteetranizationfcn（prevpletes，dt，varargin）

DT.是时间步骤trackingPF筛选，过滤器的最近一次调用中指定的预测函数。这DT.当您在跟踪器中使用过滤器并致电时，参数适用预测用滤波器预测跟踪器在下一个时间步长状态的函数。对于非加性进程噪声的情况，跟踪器假定您使用以下语法显式地指定了时间步长:预测（过滤器，DT）

依赖性

此参数取决于陈辞财产。

数据类型：function_handle.

为每个粒子生成噪声样本的功能，指定为函数手柄。函数签名是：

函数noise = processNoiseSamplingFcn(pf)

要从非高斯分发生成样本，请使用自定义功能句柄使用此属性。

依赖性

此参数取决于HasaddittyProcessnoise.财产。

数据类型：function_handle.

过程噪声协方差：

如果ProcessNoiseSamplingFcn被指定为@gaussiansample.，此属性定义了该过程的高斯噪声协方差。

例子:[1.0 0.05;0.05 2]

依赖性

此参数取决于HasaddittyProcessnoise.财产。

将噪声的选项作为添加剂，指定为添加为真的或者错误的。当这个属性是真的，处理噪声被添加到状态向量。否则，噪声被纳入状态转换功能。

测量模型函数，指定为函数句柄。这个函数计算给定当前粒子状态的测量值。可以提供附加的输入参数varargin.。函数签名是：

函数predictedParticles = measurementFcn(particles, varmargin)

数据类型：function_handle.

回调函数计算传感器测量的可能性，指定为函数句柄。一旦传感器测量可用，该回调函数就会计算测量与每个粒子的状态假设一致的可能性。

回调函数至少接受三个输入参数，PF.那预测律， 和测量。有两个功能签名：

功能似然= MeasurementLikelihoodFCN（PF，预测零，测量，varargin）

功能[似然，距离] =测量灯泡效果FCN（PF，预测零，测量，varargin）

PF.是粒子过滤器对象。

预测律代表返回的一组粒子MeasurementFCN.。如果陈辞是'排'，粒子被输入为anumparticles.——- - - - - -numstatevariables.大批。如果陈辞是'柱子'，粒子被输入为anumstatevariables.——- - - - - -numparticles.大批。

测量是当前时间步骤的状态测量。

varargin.允许您指定其他输入正确的函数。

回调输出,可能性，是长度矢量numparticles.，即每个粒子状态假设的给定测量值的可能性。

可选输出，距离，允许您指定返回的距离计算距离函数。

数据类型：function_handle.

测量噪声协方差，指定为正标量或正定的实值矩阵。指定为标量时，矩阵是一个倍数N——- - - - - -N身份矩阵。N是测量矢量的大小。

如果MeasurementLikelihoodfcn.被指定为@gaussianlikelihie，此属性用于指定测量的高斯噪声协方差。

例子:0.2

每个粒子的状态假设，指定为一个矩阵。如果陈辞是'排'颗粒是一个numparticles.——- - - - - -numstatevariables.大批。如果陈辞是'柱子'，粒子是一个numstatevariables.——- - - - - -numparticles.大批。

每一行或每一列对应于单个粒子的状态假设。

数据类型：双

粒子重量，指定为载体。载体是基于的行或列向量陈辞。每行或列是与同一行或列关联的权重粒子。

数据类型：双

状态变量的数量，指定为整数。这状态由这个数目的状态变量组成。

过滤器使用的粒子数，指定为整数。每个粒子代表一个状态假设。

触发重采样的策略设置，指定为atrackingresamplingpolicy.对象。重新采样可以按固定的间隔触发，也可以根据有效粒子的数量动态触发。

用于粒子重采样的方法，指定为'多行'那'systemic'那'分层'， 或者'剩余的'。

用于状态估计的方法，指定为'吝啬的'或者'maxweight'。