变结构自适应模型集AGIMM目标跟踪算法

资 源 简 介

该项目实现了一种复杂的变结构多模型跟踪框架，即自适应模型集交互式多模型算法（AGIMM）。与传统固定模型集的IMM算法不同，本项目通过动态调整模型集结构来应对目标的高度机动性。核心功能在于建立一个能够随目标运动状态变化的自适应网格模型库，通过实时监测目标的加速度变化和预测残差，自动触发模型集的中心迁移、步长收缩或扩张。这种机制确保了在目标进行大过载转弯或剧烈加减速时，滤波器能够迅速匹配最接近当前运动状态的动力学模型，而在目标稳定运行阶段则能回归至单一或精简的模型集以降低计算开销和估计偏差。项目实现了模型集

详 情 说 明

自适应模型集转换的IMM算法 (AGIMM) 项目说明

项目介绍

本项目实现了一种用于机动目标跟踪的高性能滤波器——自适应网格交互式多模型算法（AGIMM）。该算法解决了传统固定模型集IMM算法在面对目标未知机动强度时，模型集覆盖范围有限或计算资源冗余的问题。通过在加速度空间建立一个可动态平移和缩放的自适应网格，算法能够根据目标的实时运动状态自动调整模型集的分辨率和中心位置，从而在目标剧烈机动时保持高精度跟踪，在平稳运动时降低估计波动。

功能特性

1. 自适应中心迁移：算法能够根据当前时刻各模型加权融合后的加速度预测值，动态平移加速度网格的中心，确保模型集始终包裹最可能的机动范围。
2. 动态步长缩放：引入了网格步长的自适应调节机制。当中心模型概率较高时（目标机动较小或稳定），步长自动收缩以提高分辨率；当边缘偏移模型概率升高时（目标开始大幅机动），步长自动扩张以快速捕获机动变化。
3. 变结构交互机制：实现了完整的IMM逻辑，包括交互初值计算、预测与模型匹配以及状态融合。
4. 分段机动场景模拟：内置了包含“匀速-复杂机动-恢复匀速”三种典型运动状态的目标轨迹生成器，用于验证算法在状态切换时的稳健性。
5. 多维度性能评估：提供实时的模型概率演化监控、网格参数调整曲线以及位置/速度的均方根误差（RMSE）分析。

实现逻辑与算法细节

#### 1. 目标轨迹与观测生成 系统仿真了一个100秒的运动轨迹。目标在1-30秒保持匀速直线运动，在30-60秒进行双向复合机动（X轴加速度为2, Y轴加速度为-1.5），随后在60-100秒恢复匀速。观测系统模拟雷达采样，在位置坐标中加入高斯白噪声。

#### 2. 自适应网格模型库构建 算法维护一个由5个模型组成的集合：

• 中心模型：代表当前估计的最优加速度点。
• 四个偏移模型：分别在加速度空间的上下左右四个方位，由当前网格步长决定偏移距离。

这种十字形网格结构通过动态调整步长和中心，实现了对连续加速度空间的有效采样。

#### 3. 滤波核心循环 每个采样周期内，算法执行以下五个核心步骤：

• 网格自适应调整：

* 中心迁移：计算上一时刻所有模型加速度估计的加权总和，将其作为当前网格的中心坐标。 * 步长控制：监测模型概率分布。若最大概率位于中心模型，则将步长乘以收缩因子（0.8）；若最大概率位于四个偏移模型之一，则乘以扩张因子（1.2），并限制在预设的最小与最大步长范围内。

• 交互初值计算 (Interaction)：根据转移概率矩阵（TPM），将各模型上一时刻的状态和协方差进行混合，生成每个子滤波器的输入初值。
• 子模型滤波更新 (Update)：

* 使用恒加速度（CA）模型作为基础动力学框架。 * 控制补偿：网格中每个模型对应的加速度偏移量被直接注入预测方程的加速度状态位，使得每个子滤波器在不同的加速度假设下进行预测。 * 应用标准卡尔曼滤波进行状态修正，并计算各模型的似然函数。

• 模型概率更新：利用贝叶斯法则，结合似然函数和预测概率，更新各模型在当前时刻的权重。
• 状态融合 (Fusion)：对所有子滤波器的输出进行加权平均，得出最终的目标位置、速度和加速度估计。

系统要求

• 环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱：无特殊工具箱要求，基于标准核心函数实现。

关键性能指标监测逻辑

代码通过以下可视化手段展示算法效能：

• 轨迹跟踪图：直观对比真实轨迹、带噪观测点与滤波后的平滑轨迹。
• 概率演化图：展示在机动发生瞬间，概率如何从中心模型快速向偏移模型转移。
• 自适应参数图：展示网格步长随目标运动复杂程度的增减过程，以及网格中心对目标加速度的实时跟踪曲线。
• 关键时刻分布：以弹窗形式展示特定时间点（如机动开始和结束时）加速度网格在空中的实际分布形态。

使用方法

1. 在MATLAB中打开主程序。
2. 直接运行函数。
3. 程序将自动生成两组图形窗口：一组展示滤波综合性能（轨迹、概率、步长、误差），另一组展示特定时刻加速度网格的几何分布。
4. 控制台不直接输出数据，所有分析结果均在图像标题和图例中实时体现。