基于交互多模型与卡尔曼滤波的机动目标跟踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了一种基于交互多模型（IMM）算法与卡尔曼滤波的机动目标跟踪仿真系统。系统能够自适应识别目标的多种运动模式，并实时估计目标位置与状态。适用于飞机、导弹等机动目标的轨迹跟踪研究。

详 情 说 明

基于交互多模型与卡尔曼滤波的机动目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个针对具有机动行为的运动目标（如飞机、导弹等）的先进轨迹跟踪仿真系统。核心算法采用交互多模型（IMM）框架，通过并行运行多个基于不同运动假设（如匀速、匀加速、转弯等）的卡尔曼滤波器，自适应地融合各模型输出，从而准确估计目标的动态状态（位置、速度、加速度等）。该系统能够有效处理传感器观测噪声，并在目标运动模式发生变化时实现平滑切换与跟踪。

功能特性

• 多模型自适应跟踪：利用IMM算法，系统能够根据目标当前行为自动调整最可能的运动模型，提高对机动目标的跟踪精度。
• 状态最优估计：基于卡尔曼滤波，对目标的实时状态（位置、速度、加速度）及其不确定性（协方差）进行最优估计。
• 全面的可视化分析：提供真实轨迹、带噪声的观测数据以及估计轨迹的对比图，直观展示跟踪效果。
• 量化性能评估：计算均方根误差（RMSE）、平均定位误差等指标，对跟踪算法的精度进行客观评估。
• 高度可配置：支持用户自定义目标初始状态、多种运动模型参数（CV/CA/CT）以及模型间的切换概率。

使用方法

1. 配置参数：根据仿真场景，设置或修改目标初始状态、各运动模型（如匀速CV、匀加速CA、转弯CT）的参数以及模型转移概率矩阵。
2. 运行仿真：执行主程序文件，系统将根据预设参数生成或读入观测数据，并启动IMM滤波跟踪过程。
3. 查看结果：程序运行完毕后，将自动显示跟踪轨迹对比图、模型概率变化曲线等可视化结果，并在命令行窗口输出性能评估指标。
4. 分析输出：检查生成的目标状态估计序列、协方差矩阵以及各时刻的模型概率，用于进一步分析算法行为。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程。它首先进行仿真环境的初始化，包括定义目标运动轨迹、生成含噪声的传感器观测数据以及设置滤波算法所需的各项参数。随后，它调用交互多模型滤波器的核心计算模块，完成对目标状态的递推估计。最后，该文件负责对滤波结果进行综合后处理，这包括绘制跟踪轨迹与模型概率的对比图，并计算均方根误差等关键性能指标以供评估。