利用交互多模型无迹卡尔曼滤波算法实现机动目标跟踪

资 源 简 介

利用交互多模型无迹卡尔曼滤波算法实现机动目标跟踪

详 情 说 明

在目标跟踪领域，机动目标因其运动模式的动态变化成为技术难点。交互多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）算法通过融合多模型估计与非线性滤波优势，显著提升了复杂场景下的跟踪精度。

核心思想分为三层架构 模型集设计：预设匀速、匀加速、急转弯等运动模型，覆盖目标可能的机动模式。每个模型对应独立的UKF滤波器，无迹变换有效解决了非线性系统线性化误差问题。 交互机制：通过马尔可夫链实现模型概率动态更新，当前时刻各模型的初始状态由上一时刻所有模型的混合估计决定，形成"竞争-协作"的交互逻辑。 输出合成：加权融合各模型滤波结果，模型概率作为权重系数，最终输出兼顾响应速度与稳定性的最优估计。

技术优势体现在 对突变机动具有快速响应能力，模型概率会在目标机动后迅速向匹配模型倾斜 UKF的Sigma点采样策略避免雅可比矩阵计算，尤其适合高非线性雷达/红外测量系统 通过并行计算架构可实现实时处理，工程部署时可通过调整模型数量平衡精度与算力

典型应用场景包括无人机监视、导弹制导等需要处理蛇形机动或规避动作的领域。算法的扩展方向可考虑引入自适应模型集或深度学习辅助的概率预测机制。