交互式多模型目标跟踪UKF滤波

资 源 简 介

交互式多模型目标跟踪UKF滤波

详 情 说 明

交互式多模型目标跟踪中的UKF滤波技术是一种针对机动目标的高效跟踪方法。这种方法通过结合无迹卡尔曼滤波(UKF)和交互式多模型(IMM)算法，能够有效处理目标运动模式变化的情况。

在机动目标跟踪领域，目标的运动模式往往会发生变化，比如从匀速运动(CV)突然转为匀加速运动(CA)。传统的单一模型滤波方法在这种情况下会产生较大误差。交互式多模型方法通过同时运行多个滤波器，每个对应不同的运动模型，然后根据模型匹配概率动态调整权重，最终得到更准确的估计结果。

程序实现主要包括几个关键部分：CA模型的EKF滤波模块、交互式多模型的UKF主程序、以及对应的系统方程和观测方程函数。其中FX1.m和FX2.m分别实现了两种不同的运动模型：CV(匀速)模型和CA(匀加速)模型，FZ.m则负责观测方程的建立。

相比于EKF滤波，UKF在处理非线性系统时具有优势，它通过无迹变换避免了雅可比矩阵的计算，同时保持了二阶精度。将UKF与多模型方法结合，能够更好地应对目标机动性带来的非线性挑战。

这种技术在复杂场景下的目标跟踪应用中表现出色，特别是在军用雷达、空中交通管制和自动驾驶等领域，能够提供更稳定和准确的目标状态估计。