MATLAB实现的机动目标实时跟踪系统——IMM与“当前”统计模型

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发了一套机动目标实时跟踪系统，采用交互式多模型(IMM)算法和“当前”统计模型。系统能有效处理目标的不规则机动，实现状态预测更新、模型概率计算等功能，保证跟踪精度和实时性。

详 情 说 明

机动目标实时跟踪系统——基于交互式多模型与“当前”统计模型

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了对机动目标的精确跟踪。系统采用交互式多模型(IMM)算法，结合"当前"统计模型，能够有效应对目标的不规则机动行为。通过状态预测与更新、模型概率计算、模型交互和滤波估计等核心功能，系统可提供高精度的目标跟踪效果，并通过交互界面实现参数设置和实时效果观察。

功能特性

• 多模型自适应跟踪：采用交互式多模型算法，自动适应目标的机动变化
• "当前"统计模型应用：提高对目标机动状态的估计精度
• 实时跟踪显示：直观展示目标真实轨迹与估计轨迹的对比
• 性能分析：提供均方根误差(RMSE)等量化指标的实时计算
• 机动检测：准确识别目标机动的开始和结束时间点
• 交互式参数设置：支持用户自定义目标参数和系统参数

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 在交互界面中设置目标初始状态参数
3. 输入传感器测量数据或使用默认示例数据
4. 配置系统噪声参数和模型参数
5. 启动跟踪过程，实时观察跟踪效果
6. 查看输出的性能指标和分析结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括：目标状态初始化、交互式多模型算法实现、传感器数据处理、卡尔曼滤波过程、模型概率计算与更新、轨迹可视化展示以及跟踪性能分析等模块。程序通过调用各功能模块完成从数据输入到结果输出的完整处理流程，实现机动目标的实时跟踪与状态估计。