本资料包提供了一个使用MATLAB编写的粒子滤波器和卡尔曼滤波器的比较研究项目。包含详细的代码、实验数据及结果分析，适用于学习状态估计技术的学生和研究人员。
Matlab关于粒子滤波代码与卡尔曼算法的比较示例程序如下：
```matlab
function ParticleEx1 % 粒子滤波实例，参考Gordon, Salmond和Smith的研究。
x = 0.1; % 初始状态
Q = 1; % 过程噪声协方差
R = 1; % 测量噪声协方差
tf = 50; % 模拟长度
N = 100; % 粒子滤波器中的粒子数量
xhat = x;
P = 2;
xhatPart = x;
% 初始化粒子滤波。
for i = 1 : N
xpart(i) = x + sqrt(Q)*randn;
end
xArr(1) = x;
yArr(1) = (x^2 / 20)+sqrt(R)*randn;
xhatArr(1)= x;
PArr(1) = P;
xhatPartArr(1) = x;
close all;
for k = 1 : tf
% 系统仿真
x(k+1) = (0.5*x(k)+25*cos(sqrt(3)*k/8))+sqrt(Q)*randn; %状态方程
y(k) = (x(k)^2 / 20) + sqrt(R)*randn;%观测方程
% 扩展卡尔曼滤波
F = [0.5, -sin(sqrt(3)*k/8);
12*sqrt(3)/4*cos(sqrt(3)*k/8), 0.5];
P = F * P * F + Q;
H = xhat / sqrt(R);
K = (P * H)/(H * P * H+R);
xhat = (0.5*xhat+25*cos(sqrt(3)*k/8));%预测
xhat(k+1) = xhat -K*(y(k)-x(k)^2 / 20); %更新
P = (eye(size(P))- K*H) *P;
% 粒子滤波
for i = 1 : N
...
```
运行上述程序可以生成一个图表，展示粒子滤波与卡尔曼滤波的结果对比。
5星
