改进的变结构IMM算法：民航飞行轨迹预测提升

飞行轨迹预测是航空领域的重要任务，尤其是对于空中交通管理(Air Traffic Control, ATC)而言，精确的预测有助于提高飞行安全和效率。交互式多模型(Interactive Multiple Model, IMM)算法最初由Bar-Shalom等人提出，它允许多个模型并行工作，每个模型处理飞行的不同状态，如匀速飞行和协调转弯，通过概率矩阵进行状态转移，从而实现全面的自适应能力，被广泛应用于机动目标跟踪中。 然而，IMM算法的一个主要局限在于其模型结构和数量固定，不能很好地适应飞行状态的动态变化。为解决这个问题，本文提出了两种变结构交互式多模型(Variant Structure IMM, VSIMM)算法，分别是转换图交互式多模型(SGIMM)和自适应图交互式模型(AGIMM)。这两种算法的核心创新在于它们能够动态调整模型结构： 1. 转换图交互式多模型(SGIMM)算法的特点在于预先设定一系列子图集，每个子图集包含一组固定的模型。随着时间的推移，算法会根据当前飞行状态切换不同的子图集，这样能够更好地应对飞行轨迹的变化。这种结构使得算法具有更高的灵活性。 2. 自适应图交互式多模型(AGIMM)算法更为智能，它根据实时的飞行状态动态构建和选择子图集。这种方法能够实时响应飞行轨迹的复杂变化，确保模型选择始终与当前环境匹配，提升了算法的实时性和准确性。 在实施这两种变结构IMM算法时，作者利用了图论的知识来描述模型间的交互作用过程，将模型视为图中的节点，通过概率转移和估计，实现了更高效的目标跟踪。仿真试验验证了这两种算法相对于传统IMM算法在飞行轨迹预测方面的优越性，并对它们的不同之处进行了深入分析。 这些变结构IMM算法为飞行轨迹预测提供了新的解决方案，增强了算法的自适应能力和预测精度，对于提升空中交通管理系统的效能具有重要意义。通过将变结构思想引入IMM框架，研究人员能够更好地应对现实世界中飞行轨迹的不确定性和复杂性。