粒子滤波如何在算法中实现目标跟踪 就是怎么一步步实现跟踪的,求高手...
我通俗解释一下，粒子滤波（PF）的应用大致这样：（其实目标跟踪的理论就是对状态向量的实时估值）
设有一堆样本，假设有N个，初始给他们同样的权值1/N。
这个系统状态转移方程，一般是非线性的，我们只需要知道怎么做才能把这时刻的状态值传播到下一个时刻。具体做法，N个样本值通过状态转移得下一时刻的样本预测值，包含过程噪声因素。d
系统还有一个非线性的观测方程，通过它得到真正的观测值Z。这时候，把N个样本预测值带进去获得Z‘。
根据Z’和Z相差的程度，决定对这个样本的可信程度，当然越接近的越好，然后把这些可信程度进行权值归一化。
重采样环节，把这些样本按照权值进行随机采样（权值越高的，当然越容易被抽中。比如说，下一时刻的值，有四个样本说等于1，有两个样本说等于1.5，那么有2/3概率认为等于1.这个解释起来真的有够复杂的，一般做起来200~300个样本获得的值都接近一样了，还要设个2/3n的阈值防止粒子匮乏，也就是防止所有样本得到相同的后验估计结果），获得的值尽可能接近真实发生的情况。
循环2~5