交互式多模型滤波(IMM) 的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布, 用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差. 对此, 考虑到模型的混合概率是时变的, IMM的交互过程可以用非线性方程来描述, 因而采用容积卡尔曼滤波(CKF) 中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计, 并从理论上证明了容积法则的近似精度. 仿真实验表明, 由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度, 所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.
2022-02-26 19:58:04
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基于交互式多模型算法进行仿真，.程序中采用了两个模型,将CV，CT模型混合起来进行估计，仿真场景可以自己设计，完成车辆位置跟踪。
2021-12-17 11:11:59
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Matlab交互式多模型UKF和EKF滤波程序（附说明文档）
2021-10-02 15:15:01
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对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、"当前"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性.
2021-06-25 14:34:33
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基于交互式多模型算法进行仿真，.程序中采用了两个模型,将CV，CT模型混合起来进行估计，仿真场景可以自己设计，完成车辆位置跟踪。
2019-12-21 20:25:35
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论文讲解循序渐进 公式推导我自己验证都是正确的 matlab仿真代码我花了50币买的，自己仿真验证可以用
2019-12-21 20:19:15
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