【基于CKF的IMM】MATLAB例程，CV和CT两个模型下的IMM，二维，滤波使用CKF（容积卡尔曼滤波），附下载链接

本程序实现了基于交互多模型（IMM）+容积卡尔曼滤波（CKF）的多模型融合定位方法，并与纯$CV-CKF$（匀速模型）和$CT-CKF$（匀角速度转弯模型）方法对比。目标是应对目标运动过程中模型切换（如直线、转弯）的情况，提升滤波估计精度。

程序简介

这段程序实现了基于交互多模型（$IMM$）与非线性滤波方法的目标跟踪算法，主要用于解决目标在不同运动模式下（如直线、转弯）动态切换时的定位与速度估计问题。程序中综合了两种典型的运动模型，通过动态调整模型概率，实现了对机动目标的精准跟踪，同时与单一模型方法（如匀速、匀角速度）进行了性能对比。

代码通过模拟复杂的真实运动轨迹和观测数据，利用多模型的融合策略动态适配不同运动阶段，提升了估计精度和稳定性。最终，程序输出了完整的估计结果、误差曲线及模型概率的变化情况，清晰展示了多模型方法在处理机动目标时的优势与效果，适合用于定位导航、目标跟踪等应用场景的算法验证与教学示范。

更多介绍见代码中的中文注释注释。

运行结果

轨迹跟踪对比：

位置估计误差对比：

速度估计误差对比：

概率曲线：

误差输出：

MATLAB源代码

程序结构如下：

部分代码如下：

%% 基于容积卡尔曼滤波的多模型交互定位程序
% 包含CV(匀速)和CT(匀角速度转弯)模型，与单模型CKF对比
% 作者：matlabfilter
% 2025-07-20/Ver1

clear; clc; close all;
rng(0);
%% 参数设置
T = 1;                    % 采样时间
N = 500;                    % 仿真步数
omega = 0.08;               % CT模型角速度 (rad/s)

% 测量噪声参数
sigma_r = 8;                % 距离测量标准差
sigma_theta = 0.08;         % 角度测量标准差

% 过程噪声参数
q_cv = 0.2;                 % CV模型过程噪声强度
q_ct = 0.2;                 % CT模型过程噪声强度

% IMM参数
pi11 = 0.98; pi12 = 0.02;   % CV到CV和CV到CT的转移概率
pi21 = 0.03; pi22 = 0.97;   % CT到CV和CT到CT的转移概率
Pi = [pi11, pi12; pi21, pi22]; % 模型转移概率矩阵

mu = [0.6; 0.4];            % 初始模型概率

%% 真实轨迹生成 (更复杂的机动轨迹)
x_true = zeros(4, N);       % [x, y, vx, vy]
x_true(:,1) = [0; 0; 25; 5]; % 初始状态

% 生成复合机动轨迹

完整的代码，下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/91421888

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