卡尔曼滤波与粒子滤波的融合算法对比

雷达数据融合中，卡尔曼滤波与粒子滤波各有适用场景：前者适合线性高斯系统，计算效率高；后者擅长处理非线性和非高斯问题，但资源消耗大。融合方案通过分阶段切换或优化提议分布，兼顾实时性与精度。实际选择需根据环境复杂度、硬件资源及实时性需求综合权衡，例如简单场景用卡尔曼滤波，复杂动态场景优先粒子滤波或混合策略。

为什么需要数据融合？

雷达系统在目标跟踪、环境感知中会产生大量数据，但单一传感器的信息往往存在噪声或局限性。数据融合技术能整合多源信息，提升系统精度和稳定性。卡尔曼滤波和粒子滤波是两种主流算法，实际应用中该怎么选？它们的融合又能带来什么新可能？

卡尔曼滤波的特点与应用场景

卡尔曼滤波以计算效率高著称，适合线性高斯系统。比如在无人机导航中，如果运动模型和观测误差符合高斯分布，卡尔曼滤波能快速预测目标位置，且资源消耗低。但它对非线性、非高斯问题的处理能力有限，复杂场景下容易“掉链子”。

粒子滤波的优势与短板

粒子滤波通过随机采样逼近概率分布，能应对强非线性或非高斯噪声的场景，比如复杂天气下的汽车雷达跟踪。不过，它需要大量粒子保证精度，计算成本高，实时性较差，硬件资源紧张时可能成为瓶颈。

两种算法的融合策略

将卡尔曼滤波与粒子滤波结合，能兼顾效率与精度。例如在目标跟踪初期用卡尔曼滤波快速定位，当目标突然变向（非线性行为）时切换粒子滤波细化轨迹。另一种思路是用卡尔曼滤波优化粒子滤波的提议分布，减少所需粒子数，既省资源又提升稳定性。

实际案例中的选择建议

如果系统对实时性要求高且环境相对简单，优先考虑卡尔曼滤波；面对复杂动态场景（如密集障碍物规避），粒子滤波更可靠。融合方案适合资源充足且需平衡多指标的场景，比如军事雷达或自动驾驶感知模块。