imm_matlab.zip
1、imm（交互多模型卡尔曼滤波器）是采用的对个卡尔曼滤波器模型同时做跟踪，
然后利用模型概率综合出，对每个模型的可行度，对每个模型输出的预测值和协方差，进行加权求平均
2、imm重点的核心在于，多个滤波器的概率的更新的方法，imm采用的是最大似然估计。
3、imm滤波器应该考虑的因素：
a、选择一定个数的imm滤波器，包括较为精确的模型和较为粗糙的模型，imm滤波算法不仅描述了目标的连续运动状态
还描述了目标的机动性
b、马尔科夫链状态转移概率的选择，对imm滤波器的性能较大影响。
c、imm算法具有模块化的特性，当运动模型较为精确的时候，可以采用比较精确的运动模型。
当无法预料目标的运动规律的时候，那就应该选择更一般的模型，使得该模型具有更强的鲁棒性。
然后利用模型概率综合出，对每个模型的可行度，对每个模型输出的预测值和协方差，进行加权求平均
2、imm重点的核心在于，多个滤波器的概率的更新的方法，imm采用的是最大似然估计。
3、imm滤波器应该考虑的因素：
a、选择一定个数的imm滤波器，包括较为精确的模型和较为粗糙的模型，imm滤波算法不仅描述了目标的连续运动状态
还描述了目标的机动性
b、马尔科夫链状态转移概率的选择，对imm滤波器的性能较大影响。
c、imm算法具有模块化的特性，当运动模型较为精确的时候，可以采用比较精确的运动模型。
当无法预料目标的运动规律的时候，那就应该选择更一般的模型，使得该模型具有更强的鲁棒性。
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