在运用IMM-EKF算法进行雷达红外融合跟踪机动目标的过程中，有哪些关键步骤和技巧可以优化序贯滤波的模型切换，以提升跟踪性能？

为了优化IMM-EKF算法中的序贯滤波模型切换过程，提升跟踪机动目标的性能，以下是几个关键步骤和技巧：

参考资源链接：[交互多模型(IMM-EKF)雷达红外融合跟踪机动目标研究](https://wenku.csdn.net/doc/kttc5nap9e?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 状态模型的建立：首先需要为各种可能的机动模式建立合适的状态模型。例如，可以定义不同的运动模型来描述目标在不同速度和加速度下的运动状态，如匀速直线运动模型、匀加速直线运动模型等。

2. 模型概率的计算：在每个滤波周期，IMM-EKF算法会根据当前观测数据和先验信息计算各个模型的概率。这一步骤的关键在于选择合适的概率转移矩阵，以及采用有效的概率估计方法。

3. 模型滤波和融合：每个模型对应一个滤波器，如EKF，执行滤波操作。在模型切换时，使用IMM框架将不同模型的滤波结果按照各自的模型概率加权融合，形成全局状态估计。

4. 数据关联的优化：结合雷达和红外数据，进行有效的数据关联处理，如联合概率数据关联（JPDA）或最近邻滤波器（NNF），确保数据能够正确地与目标状态匹配。

5. 序贯滤波的细化：在每个滤波周期内，通过序贯滤波细化模型的预测和更新步骤，可以使用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）等非线性滤波技术来处理非线性模型。

6. 跟踪精度和稳定性的评估：不断评估跟踪结果的精度和稳定性，根据评估结果调整模型参数或权重更新策略，以达到最佳跟踪效果。

通过上述步骤和技巧的应用，可以有效优化IMM-EKF算法中的序贯滤波模型切换过程，提升雷达红外融合跟踪机动目标的性能。建议深入阅读《交互多模型(IMM-EKF)雷达红外融合跟踪机动目标研究》一文，获取更详细的理论依据和技术指导。

参考资源链接：[交互多模型(IMM-EKF)雷达红外融合跟踪机动目标研究](https://wenku.csdn.net/doc/kttc5nap9e?spm=1055.2569.3001.10343)