MATLAB自适应交互式多模型卡尔曼滤波追踪系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现自适应交互式多模型算法，结合多个卡尔曼滤波器处理目标运动模式的不确定性。系统通过动态调整模型概率，提升状态估计精度，支持多模型交互与条件滤波。

详 情 说 明

基于自适应交互式多模型的卡尔曼滤波追踪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的自适应交互式多模型（IMM）算法，该算法通过协同工作的一组卡尔曼滤波器来处理目标运动模式中存在的未知性或不确定性。系统能够根据目标实际的动态行为，自动评估并调整不同运动模型的权重概率，从而在目标发生机动（如突然转向、变速）时，依然能提供精准、鲁棒的状态跟踪估计。该方法特别适用于对机动目标进行持续、稳定的追踪。

功能特性

• 多模型交互：在每一滤波周期开始时，将上一周期的各模型状态估计进行混合交互，作为当前周期各滤波器的初始条件，充分考虑模型间切换的历史信息。
• 模型条件滤波：多个卡尔曼滤波器并行运行，每个滤波器基于一种可能的目标运动模型（如匀速、匀加速、转弯模型）进行独立的状态预测与更新。
• 概率自适应更新：根据各滤波器的最新观测Innovation（新息）及其协方差，实时计算并更新每个运动模型的后验概率，准确反映当前最可能的运动模式。
• 最优估计融合：将各滤波器的状态估计结果，按照其更新后的模型概率进行加权融合，输出当前时刻综合最优的目标状态估计和对应的误差协方差。

使用方法

1. 准备输入数据：按指定格式准备必要的输入参数。

* 传感器观测数据：包含目标位置、速度等测量值的时序数据矩阵。 * 系统模型集合：定义多个描述目标可能运动模式（如CV, CA, CT模型）的状态空间模型。 * 初始状态估计：设定目标的初始状态向量（位置、速度等）和初始协方差矩阵。 * 模型转移概率矩阵：定义描述不同运动模型之间切换规律的马尔可夫概率矩阵。 * 测量噪声协方差：提供传感器测量误差的统计特性矩阵。

1. 运行主程序：执行主函数，系统将开始处理观测数据序列。

1. 获取输出结果：运行结束后，系统将输出以下关键信息。

* 最优状态估计：每个时刻融合后的目标状态向量（位置、速度等）。 * 估计误差协方差：状态估计的不确定性度量。 * 模型概率分布：每个时刻各运动模型的激活概率，反映目标机动情况。 * 滤波轨迹：目标状态的时间序列估计结果，用于绘制运动轨迹。 * 模型切换历史：记录模型概率随时间变化的详细数据，用于分析目标运动模式切换。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制与算法调度。其主要能力包括：初始化所有参数与滤波器；按时间顺序读取传感器观测数据；在每一个时间步上执行交互式多模型算法的完整步骤，即模型交互、并行滤波、概率更新与估计融合；实时记录并存储每一步的滤波结果，包括最优状态估计、协方差以及模型概率；最终输出完整的追踪结果并进行可视化展示。