【IMM&CKF】基于容积卡尔曼滤波（CKF）的多模型交互的定位程序，模型为CV和CA，三维空间|matlab代码例程，附代码下载链接

程序介绍

本代码实现了三维机动目标的$IMM-CKF$跟踪算法，用于对具有多种运动模式的目标（如匀速、匀加速等）进行高精度跟踪。算法结合了交互多模型（$IMM$）框架与立方卡尔曼滤波（CKF）方法，针对目标在不同机动阶段（如匀速、转弯、爬升等）的动态变化，动态切换与融合CV（匀速）与CA（匀加速）两种运动模型，以提升跟踪鲁棒性与精度。

主要功能模块：

1. 目标与观测仿真：构造三维空间中的真实机动轨迹与带噪声的观测数据。

2. IMM-CKF滤波器：

   • 利用CV、CA两模型，通过IMM交互机制动态融合。
   • 每个模型内通过CKF完成非线性预测与更新。

3. 对比与评估：

   • 提供$IMM-CKF$与仅使用$CV-CKF$、$CA-CKF$的跟踪精度对比。
   • 统计整体误差及不同机动阶段的跟踪性能。

4. 可视化与结果输出：

   • 三维轨迹、位置误差、速度误差、模型概率随时间的演化等多种可视化图表。
   • 自动统计平均误差、最大误差与标准差等指标。

运行结果

三维轨迹图如下，含各方法估计的轨迹对比：

三轴误差曲线，如下：

定位结果输出：

MATLAB源代码

部分代码：

%% 三维IMM-CKF目标跟踪例程
% 使用CV（匀速）和CA（匀加速）模型
% 作者：matlabfilter
% 2025-07-14/Ver1

clear; close all; clc;
rng(0);
%% 仿真参数设置
T = 0.1;           % 采样时间
N = 200;           % 仿真步数
dt = T;

%% 真实轨迹生成
% 设置真实轨迹（机动目标）
true_pos = zeros(3, N);
true_vel = zeros(3, N);
true_acc = zeros(3, N);

% 初始状态
true_pos(:,1) = [0; 0; 100];
true_vel(:,1) = [50; 30; -5];
true_acc(:,1) = [0; 0; 0];

% 生成机动轨迹
for k = 2:N
    if k < 50
        % 匀速运动
        true_acc(:,k) = [0; 0; 0];
    elseif k < 100
        % 转弯机动
        true_acc(:,k) = [2; 5; 0];
    elseif k < 150
        % 匀速运动
        true_acc(:,k) = [0; 0; 0];
    end
    
    true_vel(:,k) = true_vel(:,k-1) + true_acc(:,k-1) * dt;
    true_pos(:,k) = true_pos(:,k-1) + true_vel(:,k-1) * dt + 0.5 * true_acc(:,k-1) * dt^2;
end

%% 观测模拟
% 观测噪声协方差

% 生成观测

%% IMM-CKF参数设置

完整代码与内嵌的函数：
https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/91375848

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