本文所述的代码实现了交互多模型（IMM）算法，通过融合三个运动模型（匀速CV/匀速转弯CT/当前统计CS）实现对机动目标的鲁棒跟踪。可以显著提升复杂轨迹跟踪精度。

程序概述

核心算法原理

IMM框架流程：

模型特性对比：

代码亮点解析

多模型状态交互

function[x_CV, x_CT, x_CS, P_CV, P_CT, P_CS]=IMM_Interaction(...)% 状态混合    x_CV =mu_mix(1,1)*x_CV +mu_mix(1,2)*x_CT(1:4)+mu_mix(1,3)*x_CS(1:4);

实现模型间状态信息的概率加权交换

复合轨迹生成

ift(k)<40% 匀速段elseift(k)<50% 左转段（CT模型）else% 强机动段（CS模型）true_acc(k,:)=[0.4+0.1*sin(0.5*t(k)),...];

生成包含匀速、转弯、强机动的复杂测试轨迹

运行结果

轨迹：

误差曲线：

三个模型的概率曲线：

MATLAB源代码

程序结构

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