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MATLAB粒子滤波器程序实现

本文介绍了一种基于粒子滤波器的状态估计方法，用于模拟飞行过程中的状态测量问题。以下是代码的主要实现和运行结果分析。

程序主要参数设置如下：

• x = 0.1：系统初始状态
• x_N = 1：状态噪声协方差（即方差）
• x_R = 1：测量噪声协方差
• T = 75：运行次数
• N = 100：粒子数

初始粒子分布采用高斯分布，均值为系统初始状态x = 0.1，方差V = 2。通过随机采样生成N个初始粒子。

测量值模型为： z_out = x^2/20 + sqrt(x_R) * randn 其中，z_out为测量值，x为真实状态。

状态更新公式： x = 0.5x + 25x/(1 + x^2) + 8cos(1.2(t-1)) + sqrt(x_N)*randn

粒子滤波器的核心步骤包括：

运行结果显示： 粒子滤波器能够较好地捕捉系统状态变化，估计值与真实状态差异较小。图表显示，估计曲线与真实状态曲线在整体趋势上一致，验证了粒子滤波器的有效性。

通过75次运行，粒子数设置为100，程序展示了粒子滤波器在状态估计中的实际应用效果。结果表明，粒子滤波器能够在存在测量噪声的情况下，较好地维持系统状态估计的准确性。

代码和运行结果均基于实际状态测量问题设计，适用于类似动态系统的状态估计场景。