粒子扩展卡尔曼滤波PEKF的MATLAB源代码

粒子滤波是一种用于估计状态变量的非线性滤波方法。它通过引入一组粒子来近似表示概率分布，从而利用蒙特卡洛方法进行状态估计。粒子滤波的主要思想是根据系统的状态转移方程和观测方程，在每个时间步上对每个粒子进行状态更新和权重更新。。 卡尔曼滤波是一种最优的线性滤波器，用于从包含噪声的测量数据中估计系统的状态。它基于一个线性的状态空间模型，假设系统的状态变量和观测变量服从线性的高斯分布。卡尔曼滤波器通过对观测数据和系统模型进行融合，以得到最优的系统状态估计结果。 粒子滤波PF与扩展卡尔曼滤波EKF结合，命名为PEKF，主要思想是： 对状态量进行采样，并对其粒子进行EKF的求解，得到的粒子再经过加权平均得到估计的状态量。状态协方差、一步转移噪声协方差、观测协方差均遵循EKF。 只有一个m文件，带有与EKF的对比，方便调试。使用的模型为三维的非线性模型，观测量也是三维的，其中一维是非线性的，另外两个维度是线性的，方便对比。 适合人群：MATLAB有一定基础的人。代码中有一定的中文注释，但不是每一步都有讲解。