基于交互多模型平滑滤波器的机动目标跟踪系统与性能比较 - MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现交互多模型（IMM）算法及平滑IMM，用于机动目标精确跟踪。系统支持多运动模式建模，并对传统IMM与平滑IMM算法在跟踪精度、计算效率及鲁棒性能方面进行对比分析。

详 情 说 明

基于交互多模型平滑滤波器的机动目标跟踪系统与性能比较

项目介绍

本项目实现了一种基于交互多模型（IMM）的平滑滤波算法，专门用于机动目标的精确跟踪。系统包含传统IMM滤波估计和平滑IMM两种算法实现，通过对比分析两种算法在跟踪精度、计算效率和鲁棒性方面的差异。支持多运动模式建模（如匀速、匀加速、转弯等），提供完整的轨迹平滑、状态估计和协方差分析功能。

功能特性

• 多模型交互机制：支持多种运动模型并行运行，实现模型间的自适应切换
• 前向-后向平滑处理：结合后向平滑技术提升状态估计精度
• 综合性能评估：提供RMSE、收敛速度、计算时间等多维度性能指标
• 可视化分析：生成轨迹对比图、模型概率分布图等直观展示结果
• 参数可配置：支持用户自定义模型参数、噪声统计和算法设置

使用方法

数据准备

1. 准备目标观测数据文件（包含时间序列的雷达/传感器测量值）
2. 配置运动模式参数（各模型的初始状态向量和状态转移矩阵）
3. 设置噪声统计特性（过程噪声和测量噪声的协方差矩阵）
4. 定义模型转移概率矩阵
5. 配置算法参数（平滑窗口大小、迭代次数等）

执行流程

1. 运行主程序启动跟踪系统
2. 系统自动加载数据并执行IMM滤波计算
3. 进行前向-后向平滑处理
4. 生成状态估计结果和性能分析报告
5. 输出可视化对比图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 硬盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序实现了系统的核心控制逻辑，包括算法参数初始化、数据预处理、传统IMM滤波计算、平滑IMM算法执行、结果后处理以及性能评估比较等完整流程。通过调用各功能模块完成从数据输入到结果输出的全过程处理，并生成最终的跟踪性能分析报告。