交互式多模型（IMM）是一种用于状态估计和目标跟踪的算法，适合处理目标运动模式变化的情况。它结合多个运动模型，如匀速、转弯和加速模型，通过实时更新和加权融合各模型的状态，提高估计精度。IMM使用转移概率矩阵来管理模型之间的切换，并根据观测数据更新每个模型的概率。广泛应用于无人驾驶、航空航天等领域，能够在复杂动态环境中有效跟踪目标。
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IMM交互式多模型滤波MATLAB实践_MATLAB卡尔曼的博客-CSDN博客
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IMM算法的主要组成部分和关键概念：
1. 多模型设置
IMM使用多个运动模型来描述目标的不同运动状态。例如：
- 匀速模型（CV）：目标以恒定速度移动。
- 转弯模型（CT）：目标以一定的转弯率移动（左转或右转）。
- 加速模型（CA）：目标以变化的加速度移动。
- 其他模型：根据具体应用需求，可以添加更多模型。
2. 模型切换
- 切换机制：在目标运动过程中，模型可能会在不同状态间切换。IMM算法能够实时更新每个模型的状态并评估切换的概率。
- 转移概率矩阵：定义每个模型在不同时间步之间的切换概率。
3. 状态估计
- 滤波过程：对每个模型应用卡尔曼滤波或其他滤波算法，进行状态预测和更新。
- 加权融合：根据模型的概率，融合所有模型的状态估计，得到综合的状态估计。
4. 模型概率更新
- 残差计算：根据观测值和预测值计算残差，用于评估每个模型的性能。
- 概率更新：使用观测信息更新每个模型的概率，以反映模型的适应性。
5. 状态综合
- 综合状态和协方差：根据模型的概率，对各个模型的状态和协方差进行加权综合，得出最终的状态估计。
6. 应用场景
IMM算法广泛应用于：
- 目标跟踪：如无人驾驶、飞行器导航等领域。
- 动态系统建模：适用于系统状态随时间变化的复杂场景。