基于粒子滤波的轨迹追踪，运动目标位水平方向平抛，竖直方向为自由落体-Trajectory tracking based on particle filter, throwing motion is parallel to the target bit level, the vertical direction freefall

粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重

基于粒子滤波的物体跟踪matlab代码实现(An adaptive color-based particle filter, Matlab code implementation)