粒子滤波原理及应用pdf电子完整版|百度网盘下载

编辑评论：

本书可作为电子信息专业高年级本科生、硕士、博士生数字信号处理课程或粒子滤波原理的教材，也可作为雷达、无线等相关领域教师和研究人员的教材。传感器网络和数字信号处理。参考书。

简介

黄小平、王艳、苗鹏程主编的《粒子滤波原理与应用——MATLAB仿真》主要介绍了粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。为方便读者快速掌握粒子滤波的精髓，本书采用原理介绍+实例应用+MATLAB程序仿真+中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。本书由9章组成。第1章是导论，介绍了粒子滤波的发展：第2章简单介绍MATLAB算法仿真

编程基础，便于零基础的读者学习后续章节介绍的原理

理论；第3章介绍了与粒子滤波相关的概率论基础；第4章介绍蒙特卡洛的基本原理；第5章介绍了粒子滤波的基本原理；第6章介绍粒子滤波的改进算法，主要是EPF算法和UPF算法。第 7 章和第 8 章用于目标中的粒子过滤和

在跟踪和电池参数估计中的应用：第9章是Simulink环境下粒子滤波器的设计。

关于作者

黄小平，男，1984年6月出生，江西省上饶县人，北京交通大学自动化专业本科，北京航空航天大学控制科学与工程专业硕士，计算机应用专业博士中国科学技术大学信号与信息处理专业，着有《卡尔曼滤波器理论与应用-MATLAB仿真》和《粒子滤波器原理与应用-MATLAB仿真》。

简介

1.1 粒子滤波的发展历史滤波是系统的状态估计问题，它要求系统观测具有时间序列的条件。参数估计主要应用于科学理论、工程应用、财经等领域。滤波的前提是建立系统的数学模型，包括状态方程和观测方程。通常，系统模型具有复杂的非线性和非高斯分布特征。 19060年，卡尔曼先生提出了经典的卡尔曼滤波器（Kalman filter，KF），为线性高斯问题提供了最优解。到目前为止，卡尔曼滤波器仍被广泛用作解决实际应用问题的标准框架。然而，在现实世界中，科学领域的实际问题大多具有非线性特征，这使得非线性滤波问题在现实问题中广泛存在。对于这些非线性问题，卡尔曼滤波是无能为力的。

1979 年，Anderson 和 Moore 提出了扩展卡尔曼滤波器（extended kalman filter。

EKF) 场是解决非线性系统滤波的强大工具。滤波算法的基本原理是将非线性测量方程和状态方程用泰勒公式展开，得到阶线性化的结果。这个过程是一个近似值。因为它丢弃了高阶项，也就是很多文献中提到的截断误差问题，用这个近似方程来刻画原系统方程可能会导致滤波器发散。 Julier 和 Hamann 在 1996 年的论文中介绍了一种基于 Unscented Transform 和 EKF 算法框架的高斯分布近似方法，后来被命名为 Unscented Kalman filter (UKF)。其基本思想是逼近一个高斯分布比逼近任何一种非线性方程要容易得多，所以UKF不对系统模型进行线性化，这样可以更真实地反映整个系统的特性，对任何非线性系统都使用UKF .两种方法都可以获得精确到三阶矩的系统后验均值和协方差估计，但使用UKF有一定的局限性。因为它基于EKF框架，对EKF等非线性系统的后验概率密度做高斯假设，仍然不适用于一般的非高斯分布模型。 2000 年，Wan 和 Nelson 扩展了无迹卡尔曼滤波的使用，以同时估计动态系统的状态和模型参数。不幸的是，无迹卡尔曼滤波器仍然受到高斯分布条件的限制，不能用于非高斯分布场景。

最近比较流行的解决一般滤波问题的方法是使用顺序蒙特卡洛法（Sequential Monte Carlo method），也叫粒子滤波（见参考文献Doue998，Doucet200.ordon1993）D5，粒子滤波法允许一个完整的状态后验分布表示，以便任何统计数据，例如均值、模数、峰度、方差，都可以轻松计算。粒子滤波器非常强大，强大到足以处理任意非线性模型。具有任意声分布的粒子滤波算法的出现可以追溯到 1940 年代 Metropolis 等人提出的蒙特卡洛方法。 1970年代，蒙特卡罗方法首次被用于解决非线性滤波问题，

粒子滤波原理及应用——MATLAB仿真pdf预览

图书目录

第一章介绍1

1.1 粒子过滤器1的发展历程

1.2 粒子滤波的现状与趋势2

1.3 粒子滤波器2的特点

1.4 粒子过滤器的应用领域3

1.5 总结 7

1.6 参考文献 7

第 2 章编程基础 11

2.1 MATLAB 11 简介

2.1.1 MATLAB发展历程11

2.1.2 MATLAB 7.10系统介绍12

2.1.3 使用 M 文件编辑器 14

2.2 数据类型和数组 15

2.2.1 数据类型概述16

2.2.2 数组创建 17

2.2.3 数组的属性 18

2.2.4 数组操作 19

2.2.5 结构体和元胞数组 22

2.3 编程 23

2.3.1 条件语句 24

2.3.2 循环语句 25

2.3.3 功能26

2.3.4 绘图 28

2.4 常用数学函数 30

2.5 基本编程实践33

2.6 总结 34

第 3 章概率论和数理统计基础 35

3.1 基本概念 35

3.1.1 随机现象 35

3.1.2 随机试验 35

3.1.3 样本空间 36

3.1.4 随机事件、随机变量 36

3.2 概率和频率 37

3.2.1 相关定义 37

3.2.2 大数定律 38

3.2.3 中央极限定律 39

3.3 条件概率 39

3.3.1 相关概念39

3.3.2 全概率公式和贝叶斯公式 40

3.4 数值特征 41

3.5 几个重要的概率密度函数 44

3.5.1 均匀分布 44

3.5.2 指数分布 47

3.5.3 高斯分布 47

3.5.4 伽玛分布 49

3.6 白色和彩色噪声 52

3.6.1 白噪声和有色噪声的定义 52

3.6.2 白噪声和有色噪声的比较 53

3.7 总结 59

第 4 章蒙特卡洛原理 60

4.1 蒙特卡洛概述 60

4.1.1 历史与发展 60

4.1.2 算法示例60

4.2 蒙特卡罗方法 61

4.2.1 主要步骤 61

4.2.2 随机数生成 62

4.2.3 蒙特卡罗方法63的收敛

4.2.4 Monte Carlo 65的应用特点

4.3 模拟 65

4.3.1 物理模拟 66

4.3.2 计算机模拟 67

4.4 蒙特卡洛 76 的应用

4.4.1 布冯针实验 76

4.4.2 定积分的计算 78

4.5 总结 85

第五章粒子过滤原理86

5.1 算法引用 86

5.2 系统建模 87

5.2.1 状态方程和过程噪声 87

5.2.2 观测方程和测量噪声 88

5.3 核心理念 89

5.3.1 平均思想 89

5.3.2 重量计算 90

5.4 适者生存 92

5.4.1 随机重采样 93

5.4.2 多项式重采样 96

5.4.3 系统重采样 98

5.4.4 残差重采样 101

5.5 粒子过滤器 103

5.5.1 蒙特卡洛抽样 103

5.5.2 贝叶斯重要性抽样 103

5.5.3 SIS 过滤器 104

5.5.4 自举/SIR 滤波器 105

5.5.5 粒子滤波算法107的一般流程

5.6 粒子滤波模拟实例108

5.6.1 一维系统建模 108

5.6.2 一维系统仿真 108

5.6.3 数据分析 112

5.7 总结 118

5.8 参考文献 118

第 6 章改进的粒子滤波算法 119

6.1 基本粒子过滤器 119 的问题

6.2 推荐密度函数 120

6.3 EPF 算法 120

6.4 UPF 算法 122

6.5 PF、EPF、UPF综合仿真124比较

6.6 总结 137

6.7 参考文献 138

第 7 章目标跟踪中的粒子过滤 139

7.1 目标跟踪过程说明139

7.2 单站单目标跟踪系统建模140

7.3 单站单目标观测距离系统及仿真程序142

7.3.1 基于距离的系统模型 142

7.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序143

7.4 单站单目标纯方位观测系统及仿真程序149

7.4.1 仅方位角目标跟踪系统模型 149

7.4.2 纯方位跟踪系统150仿真程序

7.5 多站单目标纯方位观测系统及仿真程序153

7.5.1 多站方位角目标跟踪系统模型153

7.5.2 多站纯方位跟踪系统155仿真程序

7.6 非高斯模型160下的粒子滤波跟踪模拟

7.7 总结 166

第 8 章电池寿命估计中的粒子过滤 167

8.1 电池寿命项目背景 167

8.2 电池寿命预测模型 169

8.2.1 基于容量衰减的保质期模型 169

8.2.2 基于阻抗增加和功率衰减的保质期模型 171

8.2.3 基于阻抗增加和功率衰减的循环寿命模型 171

8.2.4 基于容量衰减的循环寿命模型 172

8.3 基于粒子滤波器172的电池寿命预测仿真程序

8.4 总结 179

8.5 参考文献 179

第 9 章 Simulink 仿真 180

9.1 Simulink 概述 180

9.1.1 Simulink 启动 180

9.1.2 Simulink 仿真设置 181

9.1.3 Simulink 模块库 186 简介

9.2 S-函数 190

9.2.1 S-Function 190原理

9.2.2 S-Function 193 的控制流程

9.3 目标跟踪的 Simulink 仿真 194

9.3.1 状态方程和观测方程的 Simulink 建模 194

9.3.2 基于S-Function的粒子滤波器设计及其在跟踪197中的应用

9.4 总结 204

前言

粒子滤波，也称为顺序蒙特卡罗方法。与卡尔曼滤波器从提出到成名基本由数学家鲁道夫卡尔曼（1930.5-20167）主导的卡尔曼滤波器不同，粒子滤波器是由一群学者推动和发展的。 1996年，德尔道德在《非线性滤波：交互粒子解》一文中提出了“粒子滤波”一词：刘军（毕业于北京大学数学系，统计学领域的“大牛”）年仅 35 岁。1998 年，俄勒冈研究生院的 Rudolph van der Merwe 和剑桥大学的 Amaud doucet 提出了“顺序蒙特卡洛法”，1998 年，加州大学伯克利分校的 Nando de freitas 等提出了“无香味”。粒子滤波”。粒子滤波是一种非常新的算法，深受国内外研究人员的追捧。本书主要介绍了粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。粒子滤波是基于概率和统计的，所以在介绍粒子滤波之前先介绍蒙特卡洛原理，深入了解蒙特卡洛的统计原理后，读者就可以轻松理解pr粒子滤波的原理和方法。粒子滤波是近年来发展较快的一种滤波算法。它在处理噪声方面具有任何滤波器都无法比拟的优点，即任何线性或非线性系统模型，高斯或非高斯噪声模型，粒子滤波都可以有效。本书主要由两部分组成：粒子滤波原理和粒子滤波在非线性系统中的应用。在介绍原理的同时，还给出了算法的程序代码，方便读者根据公式理解程序，也可以从程序代码和主解释中理解算法原理。进入相关研究领域的快速工具。对于有一定基础的研究人员，可以在本书提供的代码的基础上，进一步完善和优化算法。与任何滤波器一样，粒子滤波器的主要目的是处理噪声并减少噪声造成的干扰。所有传感器测量的数据都受到噪声的污染，噪声无法消除，只能将噪声降到最低。例如，在日常的目标跟踪中，传感器一般会采集观测站与目标的距离、角度等信息，这些信息往往会受到高斯噪声或非高斯噪声的干扰，导致观测站无法准确估计。目标的状态。常用的补偿措施是滤波。在现代时间序列中，常用的滤波算法有最小二乘估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等。这些经典算法已广泛应用于雷达、声纳、无线传感器网络等领域。本书主要结合实际应用

在单观测站或多观测站的情况下，进行目标的状态估计研究，希望对相关领域的研究人员有所帮助。写这本书其实很偶然。这是从我研究生毕业的那一刻开始的。说起来，刚毕业的时候，在MATLAB中文论坛上发了几篇关于卡尔曼滤波和粒子滤波的帖子。后来，很多人来找我，给我发邮件寻求帮助。后来工作忙，没时间给大家一一回复，于是萌生了写教程的想法，让大家看教程省事。于是，我用通俗易懂的学生语言，写下了我在研究生阶段如何在“黑暗”中摸索的痛苦经历和学习内容。在写教程的过程中，感觉写的内容越多，越要整理成两本书，分别卡尔曼滤波和粒子滤波。目前，《卡尔曼滤波的原理与应用》已于2015年7月在电子工业出版社出版。作为学术科学参考书，销量已超过8500册，算是一个小小的成功。

这本书是上一本书的配套作品，写作风格也沿袭了上一本书。希望得到广大读者的认可。这本书可以写。很大程度上要感谢我的导师王艳老师，她给了我一个很好的研究课题，给了我学术上的指导，让我少走了很多弯路。在本书的编写过程中，在核心原理的推导和章节内容的安排上，得到了王老师的参与和支持。再次表示特别感谢！王艳、苗鹏程、聂金平也参与了本书的编撰工作。 , 闫芬飞, 陈炳杰, 田龙飞, 李超, 李超, 王夏静, 杨刚, 钱晨, 罗伟, 徐蓓蓓, 王本谦, 陈东杰, 丁成祥, 杨振新。本书的编辑和勘误均来自北京航空航天大学同一课题组的实验室。弟弟妹妹们的帮助也得到了广大网友的支持和鼓励。最后，感谢老婆徐蓓蓓的理解和支持，感谢可爱的女儿黄月馨给了我写作的精神动力！