模型融合
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Ensemble Machine Learning.Methods and Applications.2013
Ensemble Machine Learning.Methods and Applications.2013 -
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基于IMM算法的机动目标跟踪仿真系统
本项目旨在实现一个高性能的交互式多模型（IMM）跟踪算法仿真平台，专门用于处理具有机动特性的目标跟踪问题。在实际场景中，目标如飞机、导弹或机动车辆，其运动状态往往在不同的运动模型之间切换。本系统通过集成多个并行的卡尔曼滤波器，实现在每一时刻对目标运动状态的自适应估计。其核心实现流程包括：模型交互步骤，通过概率转移矩阵对前一时刻各模型的状态估计进行预处理和混合；模型滤波步骤，针对每一个选定的运动模型（如匀速直线运动CV、匀加速运动CA、匀速转弯运动CT）独立执行滤波更新；模型概率更新步骤，根据观测值的似然函
