本程序實現了基于交互多模型（IMM）+容積卡爾曼濾波（CKF）的多模型融合定位方法，并與純$CV?CKF$（勻速模型）和$CT?CKF$（勻角速度轉彎模型）方法對比。目標是應對目標運動過程中模型切換（如直線、轉彎）的情況，提升濾波估計精度。

程序簡介

這段程序實現了基于交互多模型（$IMM$）與非線性濾波方法的目標跟蹤算法，主要用于解決目標在不同運動模式下（如直線、轉彎）動態切換時的定位與速度估計問題。程序中綜合了兩種典型的運動模型，通過動態調整模型概率，實現了對機動目標的精準跟蹤，同時與單一模型方法（如勻速、勻角速度）進行了性能對比。

代碼通過模擬復雜的真實運動軌跡和觀測數據，利用多模型的融合策略動態適配不同運動階段，提升了估計精度和穩定性。最終，程序輸出了完整的估計結果、誤差曲線及模型概率的變化情況，清晰展示了多模型方法在處理機動目標時的優勢與效果，適合用于定位導航、目標跟蹤等應用場景的算法驗證與教學示范。

更多介紹見代碼中的中文注釋注釋。

運行結果

軌跡跟蹤對比：

位置估計誤差對比：

速度估計誤差對比：

概率曲線：

誤差輸出：

MATLAB源代碼

程序結構如下：

部分代碼如下：

%% 基于容積卡爾曼濾波的多模型交互定位程序
% 包含CV(勻速)和CT(勻角速度轉彎)模型，與單模型CKF對比
% 作者：matlabfilter
% 2025-07-20/Ver1clear; clc; close all;
rng(0);
%% 參數設置
T = 1;                    % 采樣時間
N = 500;                    % 仿真步數
omega = 0.08;               % CT模型角速度 (rad/s)% 測量噪聲參數
sigma_r = 8;                % 距離測量標準差
sigma_theta = 0.08;         % 角度測量標準差% 過程噪聲參數
q_cv = 0.2;                 % CV模型過程噪聲強度
q_ct = 0.2;                 % CT模型過程噪聲強度% IMM參數
pi11 = 0.98; pi12 = 0.02;   % CV到CV和CV到CT的轉移概率
pi21 = 0.03; pi22 = 0.97;   % CT到CV和CT到CT的轉移概率
Pi = [pi11, pi12; pi21, pi22]; % 模型轉移概率矩陣mu = [0.6; 0.4];            % 初始模型概率%% 真實軌跡生成 (更復雜的機動軌跡)
x_true = zeros(4, N);       % [x, y, vx, vy]
x_true(:,1) = [0; 0; 25; 5]; % 初始狀態% 生成復合機動軌跡

完整的代碼，下載鏈接：https://download.csdn.net/download/callmeup/91421888

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