基于交互多模型（IMM）的多目标跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供交互多模型（IMM）算法的MATLAB实现，适用于多目标运动状态跟踪。系统集成左转、右转和常速度三种运动模型，通过卡尔曼滤波进行状态估计，支持模型概率动态更新，提升复杂运动场景的跟踪鲁棒性。

详 情 说 明

基于交互多模型（IMM）的多目标运动状态跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于交互多模型（IMM）算法的多目标运动状态跟踪系统。该系统通过结合多种基本运动模型（左转模型、右转模型、常速度模型），利用卡尔曼滤波进行状态预测与校正，能够有效地对二维或三维空间中目标的运动状态进行精确跟踪与估计。系统支持模型转移概率的动态更新，可适应目标运动模式的复杂变化，并提供多种误差评价指标与可视化分析功能，适用于自动驾驶、无人机导航、运动目标监测等多种场景。

功能特性

• 多模型融合跟踪：集成交互多模型（IMM）算法，综合多种运动模型（转弯、匀速）进行状态估计。
• 自适应模型切换：支持通过模型转移概率矩阵动态调整模型权重，适应目标运动模式的变化。
• 误差评估体系：提供均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等多种误差评价指标，量化跟踪精度。
• 结果可视化：支持目标真实轨迹与估计轨迹对比、模型概率变化曲线、误差分布等可视化展示。
• 多维空间支持：适用于二维或三维空间中的目标跟踪任务。

使用方法

输入数据准备

1. 目标观测数据：提供二维或三维位置坐标序列（可含噪声）。
2. 初始状态向量：设定目标初始位置和速度，如 [x, y, vx, vy]。
3. 模型参数配置：设置各运动模型的状态转移矩阵、过程噪声协方差、观测矩阵等。
4. 初始模型概率：定义各运动模型的初始权重向量。
5. 模型转移概率矩阵：配置模型间的切换概率矩阵。

执行流程

1. 配置输入参数与初始条件。
2. 运行主程序，启动多目标跟踪过程。
3. 获取输出结果，包括状态估计值、模型概率序列及误差评估指标。
4. 查看可视化结果，分析跟踪性能。

输出结果

• 状态估计结果：每个时间步的目标位置和速度估计值。
• 模型概率序列：各模型在每个时间步的权重变化历史。
• 误差评估指标：位置/速度的RMSE、MAE等误差统计量。
• 可视化结果：轨迹对比图、模型概率曲线、误差分布图等。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB 基础环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制与功能调度，主要包括：初始化目标观测数据与模型参数，执行交互多模型滤波算法的迭代计算，完成多目标的状态预测、测量更新与模型概率更新，计算跟踪结果的误差评价指标，并生成轨迹对比、模型概率变化及误差分析的可视化图表。