容积卡尔曼法提升交互式多模型滤波的精度

容积法则辅助的交互式多模型滤波算法是一种针对交互式多模型滤波(Imm)中遇到的问题提出的改进方法。传统的交互式多模型滤波依赖于模型间的混合概率，这种混合过程可能导致系统状态变量的概率密度函数(PDF)不再是高斯分布，从而导致现有的滤波估计出现较大的误差，特别是在量测噪声较大的情况下，滤波效果会受到影响。 容积卡尔曼滤波(CKF)中的容积法则被引入来解决这个问题。容积法则是一种非线性滤波技术，它允许对非高斯分布的随机变量进行概率密度的准确估计，即使这些变量经过非线性函数转换。通过将IMM的交互过程视为一个非线性方程，容积法则能够处理混合概率随时间变化的情况，从而提高对交互后随机变量概率分布的估计精度。 理论分析部分，研究者从理论上证明了容积法则在处理非线性系统中的近似精度，这为该方法的可靠性提供了坚实的数学基础。在实际应用中，仿真实验结果显示出采用容积法则辅助的IMM滤波算法显著提升了滤波性能，尤其是在处理测量噪声较大的情况下，滤波效果得到了明显的改善。 容积法则辅助的交互式多模型滤波算法通过结合非线性滤波技术和对混合概率的精确估计，有效解决了传统IMM滤波中的问题，提升了系统的滤波稳定性和鲁棒性，对于提高复杂系统状态估计的准确性具有重要意义，尤其在无人机导航、自动驾驶等需要高精度跟踪的领域具有广泛的应用前景。