多目标IMM-UKF

多目标IMM-UKF是一种用于机动目标跟踪的算法，它结合了交互式多模型（IMM）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的方法。IMM算法的核心思想是使用多个不同的运动模型来匹配机动目标的不同运动模式，而UKF则用于目标的状态估计和模型概率的更新。在IMM-UKF算法中，不同模型之间的转移概率是一个马尔可夫矩阵，通过卡尔曼滤波来进行状态估计。这种算法的设计考虑到了模型集合的多样性和不统一性，因此可以适用于具有不同状态维数的模型。通过使用IMM-UKF算法，可以实现对多个目标的跟踪，并且能够适应目标的不同运动模式。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [交互式多模型-无迹卡尔曼滤波IMM-UKF算法matlab实现（跟踪场景二）](https://blog.csdn.net/weixin_44044161/article/details/124866877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [交互式多模型-无迹卡尔曼滤波IMM-UKF——CV/CT/CA模型交互机动目标跟踪（模型维数不同IMM算法设计）](https://blog.csdn.net/weixin_44044161/article/details/124882871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]