M00133-空间机动目标状态估计IMM算法KF,UKF,PF 仅此一份售完为止

基于IMM（Interacting Multiple Model）和UKF（Unscented Kalman Filter）的三维目标跟踪仿真算法。

其主要思路如下：

设置仿真参数，包括仿真时间、采样时间、过程噪声和测量噪声的方差等。

生成测量数据和真实数据，其中测量数据含有噪声，真实数据不含噪声。

初始化IMM算法参数，包括模型状态估计值、模型状态协方差矩阵、模型预测的观测残差及其协方差矩阵、模型概率转移矩阵等。

迭代仿真，每次迭代包括以下几个步骤： a) 计算模型混合概率。

b) 根据模型混合概率计算各模型初始化滤波的状态和协方差矩阵。

c) 使用无迹卡尔曼滤波对各模型进行状态估计，得到状态估计值、状态协方差矩阵、观测残差及其协方差矩阵。

d) 更新模型概率。

e) 综合各模型输出，得到IMM算法的综合状态估计值和协方差矩阵。

计算均方根误差，包括测量值的均方根误差和IMM+UKF算法估计值与真实值之间的均方根误差。

绘制模型概率曲线和目标轨迹图。

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