IMM交互多模型代码

资 源 简 介

IMM交互多模型代码

详 情 说 明

IMM（交互多模型）算法是一种用于目标跟踪的高级滤波技术，它通过融合多个运动模型来提高对复杂运动目标的跟踪精度。其核心思想是同时运行多个不同特性的滤波器模型，并根据模型匹配程度动态调整各模型的权重。

该实现采用三种典型运动模型来覆盖目标可能的状态变化： 匀速模型（CV）处理平稳运动阶段 匀加速模型（CA）适应加速/减速场景 转弯模型（CT）捕捉机动转弯行为

算法运作流程包含四个关键阶段：首先进行模型条件初始化，为每个子滤波器分配初始概率；然后执行模型交互，通过马尔可夫转移概率矩阵实现模型间的信息交换；接着并行运行多个卡尔曼滤波进行状态预测和更新；最后根据新息协方差计算各模型似然函数，完成模型概率更新和状态融合输出。

这种多模型自适应机制特别适合处理运动模式切换频繁的目标，相比单一模型滤波器，在保持计算效率的同时显著提高了对突变轨迹的跟踪能力。实际应用中需要注意模型集的设计应覆盖目标所有可能的运动模式，同时避免设置冗余模型增加计算负担。