改进的基于隐马尔可夫模型的自适应 IMM算法

针对机动目标跟踪中交互式多模型算法(IMM)的马尔可夫转移概率矩阵固定不变造成跟踪精度降低的问题,在已有的基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应 IMM算法的基础上,对隐马尔可夫链的长度和 Baum-Welch算法迭代次数的 2个参数对该算法跟踪性能的影响,进行了深入研究分析,进一步明确了这 2个参数选择的依据；并针对该算法在目标机动转换时峰值误差增大的问题,给出了 2种修正方法,从而提出了改进的基于 HMM的自适应 IMM算法。最后,通过仿真分析了算法的参数和修正方法对跟踪性能的影响,并与传统 IMM算法进行对比,证明了文章提出算法的有效性