它是对采用粒子滤波跟踪的文献梳理,既有对理论背景、框架的介绍,也有对相关文献的综述,适合于入门者仔细阅读。
自适应粒子滤波 pf Rao_Blackwellized粒子滤波_省略_SINS_GPS深组合导航系统
粒子滤波正在得到重视,越来越的人开始注意,在故障诊断和预测领域里,用来估计状态参数。附件中matlab程序介绍了基本粒子滤波算法
粒子滤波算法刘凯主要内容问题基本模型蒙特卡罗方法粒子滤波重要性抽样退化问题重要性函数的选取重抽样粒子滤波算法的框架结构图应用实例问题基本模型状态方程状态空间模型观测方程状态信号 观测信号状态方程观测方
一个粒子滤波MATLAB实现例子可以参考
粒子滤波视频跟踪研究Matlab代码含改进方法很强大
粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用 于任何能用状态空间模型描述的非线性系统,精度可以逼近最优估计。粒子滤波器具有简单、 易于实现等特点,它为分析
MATLAB编写的粒子滤波程序,完全可以运行
个人认为比较好的粒子滤波程序,matlab编写
业界牛人 Arnaud Doucet 08年在北卡罗莱纳州立大学的一篇讲义具体介绍了粒子滤波(序列蒙特卡罗)的算法原理