【滤波跟踪】基于ＩＭＭ多模实现目标跟踪附matlab代码

1 内容介绍

由于机动目标在运动过程中,运动状态会随时变化,而基于单模型跟踪滤波算法,难以适应机动目标随时改变的运动状态,因此对机动目标跟踪常采用多模型自适应跟踪算法.主要对多模型自适应跟踪算法中的交互多模型(IMM)方法进行了阐述,并对基于单模型和IMM机动目标跟踪进行仿真了比较分析,结果表明基于IMM机动目标跟踪滤波方法能够对机动目标实现很好的全程跟踪.

2 部分代码

%************交互多模算法*****************

%IMM算法  clear;clc

%function IMM(N)

N=10;

T=2;

sigma=100; %驱动噪声标准差​

end

%计算滤波误差

    for k=1:K

            ex_(k)=ex1(k)/N;

            ex(k)=sqrt(ex2(k)/N-ex_(k)^2);

            ey_(k)=ey1(k)/N;       %

            ey(k)=sqrt(ey2(k)/N-ey_(k)^2);

            xx(k)=xx(k)/N;

            yy(k)=yy(k)/N;

    end

     %绘出图形

    figure(1);

    plot(x,y,'k-',zx,zy,'g:',xx,yy,'r-');

    xlabel('x');ylabel('y');

    legend('真实轨迹','观测样本','估计轨迹');    

    figure(2);

    plot(ex_);

    legend('X 方向误差均值');

    figure(3);

    plot(ex);

    ylabel('ex');xlabel('k');

    legend('X 方向滤波曲线的标准误差曲线');       

3 运行结果

4 参考文献

[1]李越强. 基于IMM的机动目标卡尔曼跟踪滤波算法[J]. 舰船电子对抗, 2021, 44(6):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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