MATLAB下的四个模型的IMM例程（CV、CT左转、CT右转、CA四个模型），附源代码可复制

原创 已于 2024-10-30 13:09:34 修改 · 891 阅读 · 1 ·
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于 2024-10-30 09:56:59 首次发布

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基于IMM算法的目标跟踪

概述

该MATLAB代码实现了基于交互式多模型（IMM）算法的目标跟踪，旨在估计目标在不同运动模式下的状态。代
码使用四种运动模型：匀速直线运动（CV）、左转运动（CT1）、右转运动（CT2）和匀加速运动（CA）。通过生成模拟数据并应用IMM算法，代码能够有效地跟踪目标。

源代码

完整源代码如下，复制粘贴到MATLAB空脚本后可以直接运行：

% 基于IMM算法的目标跟踪，四模型IMM
% 4个模型分别是：CV、左转CT、右转CT、CA
% 2024-09-21/Ver1
clc; clear; close all;  % 清除命令窗口、工作空间和关闭所有图形窗口
rng(
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基于IMM算法的目标跟踪MATLAB例程（CV/CA/CT三个模型，EKF），代码可复制粘贴
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
11-08 332
该 MATLAB 代码实现了基于交互多模型 (IMM) 算法的目标跟踪，使用了三种运动模型：匀速运动 (CV)、匀加速运动 (CA) 和匀转弯运动 (CT)。通过该算法，系统能够适应目标的不同运动模式，提高跟踪精度。clc;clear;close all;% 清除命令窗口、工作空间和关闭所有图形窗口rng(0);% 设置随机数生成器的默认状态，以确保可重复性time = 100;% 仿真迭代次数T = 1;% 采样间隔（时间步长）% 模型3的转弯率（-3度）
基于IMM多模型的目标跟踪（附带Matlab代码）
CyberWizarDD的博客
09-08 405
上述代码中，我们首先定义了三个不同的卡尔曼滤波器模型（model1，model2，model3），每个模型代表一个不同的运动模式。IMM（Interacting Multiple Model）多模型方法是一种常用的目标跟踪技术，它利用多个模型来表示目标的不同运动模式，并通过对模型权重的融合来估计目标的状态。通过使用多个模型和转移概率的融合，IMM方法可以更好地适应目标的不同运动模式，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。首先，我们需要定义目标模型。在该方法中，我们需要定义每个模型的转移概率和模型状态的初始化。
3维IMM目标跟踪算法四个模型（CV/CA/CT左右转弯）+EKF+AOA
weixin_45756603的博客
03-31 408
目标模型：目标有四种运动方式：CV：匀速直线运动；CA：匀加速直线运动（自行设定加速度）；CT：匀角速度转弯模型。自行设定转弯率ω，转弯率为正为左转弯，为负为左转弯。测量方程：因为测量角度在笛卡尔坐标系下为非线性测量方程，所以使用扩展卡尔曼滤波计算雅可比矩阵H将测量方程线性化。代码说明：主函数直接运行；可在data_produce函数中修改目标运动参数，以及传感器的测量噪声。代码功能：基于传感器获得的目标相对于传感器的方位角和俯仰角，对目标进行位置估计；
机动目标运动分析——IMM篇
zya1223的博客
11-18 1896
介绍了机动目标跟踪中常用的交互式多模型算法（IMM），大体给出了滤波算法流程以及仿真分析以及部分代码
【MATLAB代码】基于IMM（Interacting Multiple Model）算法的目标跟踪，所用模型：CV、CA、CT
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
11-20 1322
本MATLAB代码实现了基于IMM（）算法的目标跟踪。它使用三种不同的运动模型（匀速直线运动、左转弯和右转弯）来预测目标的位置，并通过卡尔曼滤波进行状态估计。代码概述这段代码实现了基于 IMM（Interacting Multiple Model）算法的目标跟踪。它使用三种不同的运动模型（匀速直线运动、左转弯和右转弯）来预测目标的位置，并通过卡尔曼滤波进行状态估计。初始化部分clc;clear;close all;% 清除命令窗口、工作空间和关闭所有图形窗口rng(0);
（四）交互式多模型（IMM）中二维平面CV/CA/CT模型构建
h320130的博客
12-24 5430
交互式多模型(IMM)的算法是一种将目标运动状态与模型进行匹配的滤波算法，其中目标模型集的构建是关键环节。本文基于CV（匀速模型）/CA（匀加速模型）/CT（匀速率转弯模型）模型构建模型集，对各种模型的概念以及定义进行了简单介绍。同时，结合一个仿真实例对目标运动模型的构建过程进行了讲解，验证了所提模型的合理性。本部分只针对二维平面内的目标运动模型进行了讲解，未对IMM滤波算法进行详细讲解，后续会专门针对IMM算法进行讲解。
【matlab例程】基于IMM算法的目标跟踪，四模型IMM-三维环境-4个模型分别是：CV、左转CT、右转CT、CA（基于EKF，订阅专栏后可获得完整源代码）
03-03
代码实现了基于交互多模型（IMM）算法的目标跟踪，结合了四种运动模型（匀速直线、左转圆周、右转圆周和匀加速直线）。通过定义状态方程、生成带噪声的测量数据，以及执行IMM迭代，该代码有效地实现了多模型的状态...
【MATLAB例程】交互式多模型（IMM），模型使用：CV，CT左转、CT右转，二维平面，三个模型的IMM，滤波使用EKF
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04-04
- **CT2模型（右转）**：状态转移矩阵 `F3` 含-3°/s的右转弯角速度。 ## 代码结构解析 1. **参数初始化** - 设置仿真时长 `time=100`，采样间隔 `T=1s`，过程噪声 `Q` 和量测噪声 `R`。 - 定义三个模型的状态...
【matlab代码】四个模型的IMM（交互式多模型）例程，四模型分别为：CV（匀速）、CA（匀加速）、CS（匀加加速度）、CT（匀速转弯），滤波使用EKF
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【matlab代码】3个模型的IMM例程（匀速、左转、右转），附源代码（可复制粘贴）
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
10-25 846
代码概述这段代码实现了基于 IMM（Interacting Multiple Model）算法的目标跟踪。它使用三种不同的运动模型（匀速直线运动、左转弯和右转弯）来预测目标的位置，并通过卡尔曼滤波进行状态估计。初始化部分clc;clear;close all;% 清除命令窗口、工作空间和关闭所有图形窗口rng(0);% 设置随机数生成器的默认状态，以确保可重复性这部分代码清理 MATLAB 环境并设置随机数种子，确保每次运行程序的结果一致。仿真参数设置% 仿真迭代次数T = 1;
Matlab 交互式多模型目标跟踪IMM.zip
02-01
Matlab 交互式多模型目标跟踪IMM.zip
IMM交互模型跟踪算法
08-30
使用IMM算法加卡尔曼滤波器实现目标跟踪算法 程序能够完整运行
MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪_IMM_卡尔曼滤波_机动目标跟踪
04-27
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪_IMM_卡尔曼滤波_机动目标跟踪 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
IMM雷达多目标跟踪matlab.rar
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IMM雷达多目标跟踪matlab.rar
【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波对GPS定位直线精确追踪附matlab代码
qq_59747472的博客
05-20 1022
在许多应用场景中，例如自动驾驶、机器人导航和无人机控制，需要对目标的运动轨迹进行精确的跟踪。GPS定位技术能够提供目标的经纬度信息，但由于信号干扰、多路径效应等因素，GPS数据往往存在噪声和误差，直接使用原始GPS数据进行轨迹跟踪会导致轨迹波动和漂移，难以满足精度要求。卡尔曼滤波是一种强大的信号处理技术，能够有效地滤除噪声，估计目标的真实状态。本文将探讨如何利用卡尔曼滤波对GPS定位数据进行滤波处理，实现对目标直线运动轨迹的精确追踪。1. 卡尔曼滤波原理。
交互式多模型算法IMM——机动目标跟踪中的应用
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主要从事定位、估计、滤波、多传感器融合等研究，主要应用于雷达、红外、声纳、传感器网络等的目标（如无人驾驶、智能终端、移动机器人、传感器节点、飞机等）跟踪、定位和导航
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机动目标跟踪 交互式多模型算法 IMM算法 基于交互式多模型的机动目标跟踪 IMM-UKF
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IMM模型基本运作原理 若只使用一种系统动态模型的卡尔曼滤波器去对一个系统动态模型处于变化之中的目标进行状态跟踪估测的话，会产生不准确性。那么一个很直观的想法就是，使用几种它可能处于的系统动态模型的卡尔曼滤波器模型去分别对它进行状态估测，然后将这些结果以一定的比例进行融合。基于这种思路开发出来的算法就是Interacting Multiple Model(IMM)模型。 其中，它将基于目标有可能具备的系统状态模型的卡尔曼滤波模型，利用同一个测量值，来对不同的目标物的系统状态模型，进行状态估测，最后以一定的比
【滤波跟踪】基于IMM多模滤波器和全局最近邻GNN算法实现雷达多机动目标自适应跟踪附matlab代码
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1 算法原理IMM（Interacting Multiple Model）多模滤波器是一种用于目标跟踪和估计的滤波器方法。它通过同时多个滤波器模型来表示可能的目标运动模式，并通过相互交互来提高跟踪的准确性和鲁棒性。IMM多模滤波器的基本原理如下：模型选择：定义一组不同的滤波器模型，每个模型对应一种特定的目标运动模式或动力学模型。这些模型可以包括线性模型（如卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器）或非线性模型（如粒子滤波器）等。
基于交互式多模型(IMM)和卡尔曼滤波器(UKF)的机动目标跟踪算法matlab仿真
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基于交互式多模型（IMM）和卡尔曼滤波器（UKF）的机动目标跟踪算法，是一种有效的目标跟踪方法，其基本思想是利用多个不同的运动模型匹配机动目标的不同运动模式，并使用卡尔曼滤波器进行状态估计。在机动目标跟踪中，通常需要考虑目标的加速度、速度和位置等状态量。为了处理这些状态量之间的耦合关系，可以采用非线性滤波方法，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）。1.1 交互式多模型(IMM)交互式多模型算法（IMM）的核心思想是利用多个不同的运动模型来匹配目标的不同运动模式。
基于IMM滤波的CA、CT与CV模型融合运动跟踪
此外，该压缩包内包含的文件名为“CA_CT_CV”，表明其内部很可能包含了实现上述IMM算法的具体代码模块或仿真数据，可能包括但不限于：各模型的状态转移矩阵、观测矩阵的设计、过程噪声协方差设定、模型间转换的概率...
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