MATLAB机动目标交互式多模型无迹卡尔曼滤波跟踪系统

资 源 简 介

本项目实现了基于MATLAB的机动目标跟踪系统，包含扩展卡尔曼滤波(EKF)、交互式多模型(IMM)与无迹卡尔曼滤波(UKF)混合算法，支持多种运动模型，提供完整的滤波跟踪解决方案。

详 情 说 明

机动目标交互式多模型无迹卡尔曼滤波跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的机动目标跟踪滤波系统，核心算法结合了交互式多模型（IMM）与无迹卡尔曼滤波（UKF），可有效处理具有复杂机动行为的运动目标。系统支持多种运动模型，能够自适应调整模型概率，实现对目标状态的精确估计与轨迹预测。

功能特性

• 多算法融合：集成扩展卡尔曼滤波（EKF）、交互式多模型（IMM）与无迹卡尔曼滤波（UKF）
• 多模型支持：内置匀速（CV）和匀加速（CA）等经典运动模型
• 自适应跟踪：基于模型概率动态调整与切换机制，适应目标机动变化
• 实时估计与预测：提供目标状态实时估计及未来轨迹预测
• 全面输出：输出状态估计、误差协方差、模型概率及性能评估指标
• 结果可视化：生成真实轨迹与估计轨迹的对比图形

使用方法

1. 准备输入数据：配置观测数据（目标坐标）、系统参数（噪声协方差）、初始状态（位置/速度/加速度）、模型参数（状态转移矩阵）、时间参数（采样间隔）及模型转换概率矩阵
2. 运行主程序：执行主函数启动跟踪滤波过程
3. 获取输出结果：系统将输出状态估计序列、误差协方差、模型概率、轨迹预测及性能指标
4. 查看可视化结果：分析生成的轨迹对比图评估跟踪效果

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 基础MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括：初始化目标状态与滤波器参数、生成或载入观测数据、执行交互式多模型滤波算法、进行目标状态估计与模型概率更新、计算跟踪性能指标，并最终实现结果数据的可视化展示。