该博客介绍基于交互式多模型容积卡尔曼滤波（IMM-CKF）的二维机动目标跟踪方法，融合四基站AOA角度与距离观测，实现位置与速度联合估计。详细阐述了六维状态模型、非线性观测方程、CKF量测更新机制及IMM模型交互逻辑，并通过轨迹、误差曲线与RMSE指标对比验证性能。代码支持参数可调，适用于非线性、非高斯动态定位场景。
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程序基于四基站二维移动目标定位模型，采用交互式多模型与容积卡尔曼滤波（IMM-CKF）融合AOA角度和距离测量，实现机动目标的位置与速度联合估计。绘制二维跟踪轨迹、位置误差、速度误差及IMM模型概率等曲线，对比直接解算与IMM-CKF的定位效果，输出均方根误差（RMSE）、最大误差等指标。基站数量、测量噪声、模型转移概率及滤波参数均可自行调整。
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运行结果展示
运动轨迹：
XY轴的位移曲线：
速度误差与位移误差曲线：
各模型概率曲线：
命令行输出：
MATLAB源代码
完整代码如下：
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