IMM算法及实现目标轨迹估计融合似然函数的输出

资 源 简 介

IMM算法及实现目标轨迹估计融合似然函数的输出

详 情 说 明

IMM算法（交互式多模型算法）是一种用于目标跟踪的高级滤波技术，特别适用于运动模式多变的目标。该算法通过并行运行多个不同动态模型（如匀速、匀加速模型）的滤波器，结合它们的输出实现最优估计。

核心功能模块解析 目标轨迹生成（Target_track.m）： 模拟实际目标的运动轨迹，可能包含多种运动模式（如直线运动、转弯等），为算法验证提供基准数据。

多模型交互与融合（Model_mix.m）： 计算模型间的混合概率，动态调整各模型的权重。 通过马尔可夫转移概率描述模型切换的可能性，实现前一时刻各滤波器输出的交互作用。

卡尔曼滤波处理（Kalman.m）： 每个独立模型对应一个卡尔曼滤波器，进行状态预测和更新。 输出当前观测的似然函数值，用于后续模型概率更新。

IMM主流程（IMM.m）： 集成上述模块，完成迭代式的预测-更新循环。 可视化目标真实轨迹、估计轨迹、位置/速度误差曲线，以及模型混合概率变化，直观反映算法性能。

误差分析与模型自适应 通过比较估计轨迹与真实轨迹的误差（位置、速度），可评估滤波精度。混合概率图则揭示不同运动阶段主导的模型，例如：匀速模型在直线运动时概率升高，而转弯阶段可能切换至机动模型。

这种多模型框架显著提升了复杂场景下的跟踪鲁棒性，尤其适合航空器、无人车等动态特性多变的目标。