【MATLAB代码】CV和CA模型组成的IMM（滤波方式为UKF），可复制粘贴源代码

原创 已于 2025-01-14 15:16:50 修改 · 409 阅读 · 0 ·
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于 2025-01-14 15:15:10 首次发布

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该代码实现了一维无迹卡尔曼滤波器（UKF）与交互式多模型（IMM）结合的状态估计。代码分为多个部分，主要功能包括参数定义、观测数据生成、状态估计、模型更新以及结果可视化。

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运行结果

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程序代码

下方源代码直接粘贴到MATLAB空脚本，即可运行得到跟我一样的结果：

% 一维UKF的IMM，模型有CV和CA
% 2024-10-31/Ver1

clc;clear;close all;
rng(
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【MATLAB代码】CV和CT模型组成的IMM（滤波方式为UKF），可复制粘贴源代码
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03-01 498
H = [...];% 量测矩阵G = [...];% 控制矩阵F1 = [...];% 匀速运动的状态转移矩阵F2 = [...];% 匀加速运动的状态转移矩阵F3 = [...];% 右转弯状态转移矩阵不同模型的状态转移矩阵分别定义在这里，F1F2和F3表示不同运动模型的状态更新规律。本教程展示了如何使用MATLAB实现三维IMM算法进行目标跟踪。通过理解每个部分的实现，你可以更深入地掌握多模型跟踪方法的原理和应用。如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请点击下方卡片联系作者。
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该函数实现了交互式多模型 (IMM) 滤波器，结合了匀速运动 (Constant Velocity, CV) 和匀加速运动 (Constant Acceleration, CA) 模型。通过卡尔曼滤波，系统能够在不同运动模式之间切换，从而提高状态估计的准确性。该函数实现了一种交互式多模型IMM(IMM)IMM滤波器，结合了匀速运动 (Constant Velocity,CVCVCV) 和匀加速运动 (Constant Acceleration,CACACA) 模型。
【MATLAB例程】三维下的IMM（交互式多模型），模型使用CV（匀速）和CA（匀加速）
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卡尔曼滤波与目标跟踪(由cv模型的kf推理到CTRV模型的radar与lidar))(一)
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