基于EKF和UKF混合模型的IMM实现

资 源 简 介

基于EKF和UKF混合模型的IMM实现

详 情 说 明

在目标跟踪和状态估计领域，交互多模型（IMM）是一种高效的混合估计方法，能够结合不同动态模型的优势。通过融合扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），IMM可以灵活应对线性和非线性系统的状态估计问题。

EKF通过局部线性化处理非线性问题，适用于弱非线性场景；而UKF基于无迹变换，能够更准确地捕捉非线性特性。IMM框架通过模型概率加权，动态选择最优滤波方式，提升整体估计精度。

配套的Rauch-Tung-Striebel和后向双滤波平滑工具进一步优化估计结果，平滑算法通过前向-后向处理消除滞后误差，尤其适合离线数据分析场景。这种混合框架在无人机导航、自动驾驶等领域具有广泛应用价值。