【状态估计】基于IMM-UKF交互式多模型 - 无迹卡尔曼滤波的三维目标跟踪系统，通过融合多个运动模型（适应目标不同运动状态）和非线性滤波（处理传感器非线性测量），实现对目标位置、速度、加速度的高精度

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、代码核心功能

1. 运动模型融合：集成匀速（CV）、匀角速度转弯（CT）、匀加速（CA）三个模型，通过 IMM 框架实现模型交互与概率更新，适应目标不同运动状态。

2. 非线性滤波处理：采用 UKF 解决雷达 / 光学传感器的非线性量测问题（量测维度 nz=5，含雷达 3 维 + 光学 2 维）。

3. 多维度性能评估：输出真实轨迹与估计轨迹对比、模型概率曲线、位置 / 速度 / 加速度误差曲线，计算 RMSE（均方根误差）和距离误差。

4. 分阶段跟踪：包含跟踪阶段与预测阶段，验证算法的跟踪与预测能力。

---

二、存在的关键问题

1. 核心依赖函数缺失

   ：代码调用fun_trajectory（真实轨迹生成）、fun_measurements（量测信号生成）、fun_3UKF（三维 UKF 实现）三个自定义函数，但未提供实现代码，导致无法直接运行。

2. 变量初始化与维度冲突

   ：

   • X_Tra

     未提前声明维度，首次赋值X_Tra(:,:,index)=X_true(:,:,index)会报错；

   • distance_err

     初始化为[1,steps]（1×2 数组），后续又赋值为runs×steps的二维数组，维度矛盾；

   • mv

     变量在k>=pause+1时直接赋值，未提前初始化。

3. 真实轨迹更新逻辑错误

   ：k>=pause+1时用滤波估计值X_update更新真实轨迹X_true(:,k,index)=X_update，违背 “真实轨迹独立于滤波” 的原则，导致真实轨迹失真。

4. 量测模型定义模糊

   ：注释说明量测为 “三维（距离、方位角、仰角）”，但设置nz=5，且引入光学测量参数（sigmag_b、xpg等），未明确 5 维量测的具体构成，fun_measurements逻辑不清晰。

5. 误差计算不严谨

   ：

   • 位置相对误差计算时，abs(X_Tra(1,:,index))可能为 0，导致除零错误；

   • 速度 RMSE 计算虽公式正确，但位置 RMSE 未对蒙特卡洛结果取平均，直接对Pos_err_square_IMM开方，结果偏差。

6. 绘图与细节问题

   ：

   • 部分图的 y 轴标签有拼写错误（Times Netw Roman）；

   • 三维跟踪仅绘制 xy 平面轨迹，z 轴轨迹被注释，未充分展示三维跟踪效果；

   • 时间轴t=linspace(1071,1180,110)无明确起点依据，与dt=1的步长对应不清晰。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

量生成函数

function [Z, cartesian] = gen_measurement(X, radar_pos, optical_pos)

% 雷达测量

dx = X(1)-radar_pos(1);

dy = X(3)-radar_pos(3);

dz = X(5)-radar_pos(5);

r_true = norm([dx, dy, dz]);

az_true = atan2(dy, dx);

el_true = atan2(dz, sqrt(dx^2+dy^2));

% 添加噪声

r_meas = r_true + sigma_r*randn;

az_meas = az_true + sigma_az*randn;

el_meas = el_true + sigma_el*randn;

% 光电传感器测量

dx_g = X(1)-optical_pos(1);

dy_g = X(3)-optical_pos(2);

dz_g = X(5)-optical_pos(3);

azg_true = atan2(dy_g, dx_g);

elg_true = atan2(dz_g, sqrt(dx_g^2+dy_g^2));

azg_meas = azg_true + sigma_az_g*randn;

elg_meas = elg_true + sigma_el_g*randn;

% 坐标转换

[x,y,z] = sph2cart(az_meas, el_meas, r_meas);

cartesian = [x+radar_pos(1); y+radar_pos(3); z+radar_pos(5)];

% 组装观测向量

Z = [r_meas; az_meas; el_meas; azg_meas; elg_meas];

end % 结束嵌套函数

end % 结束主函数（新增的关键修复）

🔗 参考文献

[1]孙松斌,宋建梅,张婧.超低空拦截导弹武器系统的UKF-IMM目标跟踪算法[J].系统工程与电子技术, 2009(10):5.DOI:CNKI:SUN:XTYD.0.2009-10-019.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码