利用粒子滤波器进行数据预测的matlab代码实现分享

粒子滤波技术本质上就是在蒙特卡罗方法中融入重要性采样的概念。这种方法的核心理念在于通过一组称为粒子的样本来模拟系统的后验概率分布，并进一步推断非线性的系统状态。基于这一核心理念，在应用过程中粒子滤波技术能够灵活应对各种概率模型。与之相比，卡尔曼滤波器仅限于处理线性高斯分布的问题。其显著优势则体现在这一独特设计上。

粒子滤波步骤：

1、初始状态：用大量粒子模拟X（t），粒子在空间内均匀分布；

2、预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；

3、校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；

4、重采样：基于粒子权重对粒子进行筛选，在筛选过程中，优先保留权重较高的粒子同时也要适当保留一些低权值的样本。

5、滤波：将重采样后的粒子带入状态转移方程得到新的预测粒子，即步骤2。

完整代码：

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));

%% Parameters
A equals 1.001; % transition matrix
Q i