MATLAB实现的交互多模型自适应卡尔曼滤波跟踪系统

资 源 简 介

本项目基于交互多模型(IMM)框架设计自适应滤波系统，采用当前统计模型(CSM)处理机动目标跟踪。该系统通过多模型概率加权融合，有效应对目标运动模式切换，提升复杂场景下的跟踪精度与稳定性。

详 情 说 明

交互多模型自适应卡尔曼滤波跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于交互多模型(IMM)框架的自适应滤波系统，专门针对机动目标跟踪场景设计。系统采用当前统计模型(CSM)作为核心运动模型，能够有效处理目标在不同运动模式间的切换。通过多模型概率加权融合，实现对目标状态的高精度估计和预测，显著提升在复杂机动环境下的跟踪稳定性。

功能特性

• 多模型自适应滤波：基于交互多模型算法，实现多个运动模型间的自适应切换
• 当前统计模型：采用CSM模型作为核心运动模型，有效处理目标的复杂机动行为
• 概率加权融合：通过模型概率动态加权，实现最优状态估计
• 轨迹预测能力：支持对未来若干时刻目标运动轨迹的预测
• 性能评估：提供跟踪误差、一致性检验等量化评估指标
• 灵活输入支持：支持二维或三维位置测量序列输入

使用方法

输入参数配置

1. 观测数据：准备包含噪声的二维或三维位置测量序列
2. 初始状态：设置目标初始位置、速度、加速度向量
3. 模型参数：配置各运动模型的状态转移矩阵和噪声协方差
4. 模式概率：设定各模型的初始模式概率分布
5. 模型转移概率：定义模型间马尔可夫转移概率矩阵

运行流程

系统启动后，将自动执行以下步骤：

• 初始化各滤波器参数和模型概率
• 处理输入观测数据序列
• 执行交互多模型滤波计算
• 输出跟踪结果和性能指标

输出结果

系统生成以下输出：

• 目标状态估计（位置、速度、加速度）
• 估计协方差矩阵
• 模型后验概率分布
• 未来轨迹预测
• 跟踪性能量化指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的基础环境
• 足够内存处理大规模观测数据

文件说明

主程序文件集成了交互多模型滤波的核心流程，包含了系统初始化、观测数据预处理、多模型交互计算、状态估计融合、轨迹预测及性能评估等完整功能模块。具体实现了模型概率更新、状态预测与修正、协方差计算等关键算法步骤，并负责协调各子模块间的数据传递与时序控制。