强机动目标跟踪：自适应交互式多模型算法研究

"本文提出了一种自适应交互式多模型算法，用于解决机动目标跟踪过程中模型与实际运动模式不匹配的问题。通过从离散模型集中选择最优模型并自适应调整模型参数，使得模型能够更好地逼近目标的实际运动状态。蒙特卡罗仿真结果显示，该算法在目标进行强机动时，能有效地控制跟踪误差峰值，优于传统的IMM-CV/ACT算法，适用于高机动目标的跟踪。" 在机动目标跟踪领域，目标的运动模式往往复杂多变，尤其是在军事或航空航天应用中，目标可能进行快速的机动动作，导致基于固定模型的跟踪系统出现跟踪误差。传统的单一模型往往难以准确预测这类强机动目标的行为，因此需要一种更灵活、更适应性强的跟踪方法。 该文提出的自适应交互式多模型算法（Adaptive Interactive Multiple Model, AIMM）解决了这一问题。AIMM算法的核心思想是从一组预先设定的离散模型集中动态选择最接近目标实际运动状态的模型。当目标的运动模式发生变化时，算法能够自适应地调整模型参数，使得模型能够迅速适应新的运动模式，从而减小跟踪误差。 在实际应用中，AIMM算法通常会结合扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）技术。EKF是一种非线性滤波方法，能够处理目标运动模型中的非线性问题，对目标状态进行估计。通过EKF，AIMM能够对不同模型的预测结果进行融合，以提高跟踪性能。 蒙特卡罗仿真是一种统计模拟方法，用于验证和评估算法在各种随机条件下的性能。文中提到的仿真结果表明，与传统的常速模型与自适应协同转弯模型交互算法（IMM-CV/ACT）相比，AIMM算法在面对目标强机动时，能更快地调整模型，将跟踪误差控制在可接受范围内，即低于测量标准差，从而提高了跟踪的稳定性和准确性。 此外，该研究得到了国家自然科学基金的支持，并在《计算机仿真》期刊上发表，进一步证明了其学术价值和实践意义。该工作对于推进机动目标跟踪技术的发展，特别是在面对高机动性的军事或航空航天目标时，提供了重要的理论和技术支持。 关键词涉及的领域包括：自适应交互式多模型算法的理论与实现，机动目标跟踪的策略优化，扩展卡尔曼滤波在非线性滤波中的应用，以及利用蒙特卡罗仿真进行算法性能评估。这些关键概念是理解文章内容和技术贡献的关键。这项工作为机动目标跟踪提供了新的思路和有效工具，对于相关领域的研究具有重要的参考价值。