一种基于交互多模型的新算法

资 源 简 介

一种基于交互多模型的新算法

详 情 说 明

机动目标跟踪是近年来备受关注的研究领域，尤其在不同运动模式的复杂场景中。传统方法往往难以应对目标的突发机动行为，而基于交互多模型（IMM）的新算法通过融合多个运动模型，显著提升了跟踪的适应性和准确性。

该算法的核心思想是通过加权组合多个模型的状态估计，动态调整模型间的转换概率。例如，当目标突然加速或转向时，算法能快速切换至匹配当前机动特性的模型。1983年提出的当前统计模型（CSM）作为其中一种基础模型，创新性地采用改进的瑞利分布描述目标加速度，其均值直接关联实时预测的加速度值。与早期的Singer模型相比，CSM更贴合实际目标的机动范围与强度，尤其在处理高机动性目标时表现优异。

交互多模型框架的优势在于：1）通过并行运行的模型集合覆盖目标可能的运动模式；2）基于马尔可夫链的模型转移机制实现平滑切换；3）自适应更新各模型的权重以减少滞后误差。这种多模型协同的策略，使得算法在巡航、机动、急转弯等混合场景下仍能保持稳定跟踪，为无人驾驶、军事侦察等应用提供了可靠的技术基础。