粒子滤波工作流程- MATLAB和Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

粒子滤波的工作流

粒子滤波器是一种递归的贝叶斯状态估计器，它使用离散粒子来近似估计状态的后验分布。

的粒子滤波算法递归计算状态估计，涉及两个步骤:

预测——该算法根据给定的系统模型，使用先前的状态来预测当前的状态。
校正-该算法使用当前传感器测量来校正状态估计。

该算法还周期性地重新分布或重新采样状态空间中的粒子，以匹配估计状态的后验分布。

估计状态由所有状态变量组成。每个粒子代表一个离散的状态假设。所有粒子的集合用来帮助确定最终的状态估计。

你可以将粒子滤波应用到任意的非线性系统模型中。过程和测量噪声可以遵循任意的非高斯分布。

要正确地使用粒子过滤器，您必须指定参数，例如粒子的数量、初始粒子位置和状态估计方法。此外，如果您有一个特定的运动和传感器模型，您可以在状态转换函数和测量似然函数中分别指定这些参数。有关更多信息，请参见粒子滤波参数.

按照这个基本的工作流程来创建和使用粒子过滤器。本页详细介绍了评估工作流程，并展示了如何在循环中运行粒子过滤器以持续评估状态的示例。

评估工作流程

当使用粒子过滤器时，需要一组步骤来创建粒子过滤器并估计状态。预测和修正步骤是连续估计状态的主要迭代步骤。

创建粒子滤波

创建一个stateEstimatorPF对象。

设定非线性系统的参数

修改这些stateEstimatorPF适合您的特定系统或应用程序的参数:

StateTransitionFcn
MeasurementLikelihoodFcn
ResamplingPolicy
ResamplingMethod
StateEstimationMethod

这些参数的默认值用于基本操作。

的StateTransitionFcn和MeasurementLikelihoodFcn功能定义了系统行为和度量集成。它们对于粒子滤波器的精确跟踪至关重要。有关更多信息，请参见粒子滤波参数.

初始化粒子

使用初始化函数设置粒子的数目和初始状态。

从一个分布中取样粒子

你可以用两种方法来采样初始粒子的位置:

初始姿态和协方差-如果你知道你的初始状态，建议你指定初始姿态和协方差。这一规格有助于聚集粒子更接近您的估计，所以跟踪是更有效的开始。
状态界限——如果你不知道你的初始状态，你可以指定每个状态变量的可能的界限。粒子均匀地分布在每个变量的状态界上。由于接近实际状态的粒子较少，所以广泛分布的粒子在跟踪方面就不那么有效。使用状态边界通常需要更多的粒子、计算时间和迭代来收敛到实际的状态估计。

预测

根据一个指定的状态转移函数，粒子演化来估计下一个状态。使用预测属性中指定的状态转换函数StateTransitionFcn财产。

得到测量

下一步将使用从传感器收集的测量数据来纠正当前的预测状态。

正确的

然后使用测量来调整预测状态并更正估计。属性指定您的度量值正确的函数。正确的使用MeasurementLikelihoodFcn计算每个粒子的传感器测量值的可能性。当后续迭代的状态发生变化时，需要重新采样粒子来更新您的估计。此步骤将基于ResamplingMethod和ResamplingPolicy属性。

提取最佳状态估计

后调用正确的，则自动提取最佳状态估计权重每个粒子和StateEstimationMethod对象中指定的属性。最佳估计状态和协方差是由正确的函数。

重新取样粒子

此步骤不是单独调用的，而是在调用时执行的正确的.一旦你的状态发生了足够的变化，根据最新的估计重新采样你的粒子。的正确的方法检查ResamplingPolicy用于根据粒子的当前分布及其权重触发粒子重采样。如果未触发重采样，则使用相同的粒子进行下一次估计。如果您的状态变化不大，或者您的时间步长很低，那么您可以调用predict和correct方法而不需要重新采样。