基于交互多模(IMM)算法的机动目标跟踪

资 源 简 介

基于交互多模(IMM)算法的机动目标跟踪

详 情 说 明

交互多模（IMM）算法是一种广泛应用于机动目标跟踪的高级状态估计方法，尤其适用于目标运动模式动态变化的场景。该算法的核心思想是采用多个滤波器并行运行，每个滤波器对应一种可能的运动模型（如匀速、匀加速或机动转弯），并通过马尔可夫链实现模型间的概率切换。

在仿真实现中，IMM算法通常包含三个关键步骤：（1）模型交互：根据上一时刻各模型的概率和马尔可夫转移矩阵，计算当前时刻的混合初始状态；（2）并行滤波：每个模型独立进行状态预测和更新，例如使用卡尔曼滤波等；（3）概率更新与融合：结合新息（观测与预测的差异）动态调整各模型的权重，最终输出加权融合后的最优估计。

相比单一模型算法，IMM能显著提升对突发机动的跟踪鲁棒性，其计算复杂度与模型数量呈线性关系，适合工程实践。仿真程序通常需要设定目标轨迹、过程噪声、观测噪声等参数，通过可视化结果对比不同算法在位置和速度估计上的性能差异。