基于消隐记忆SCKF的交互式多模型算法

针对交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)在机动目标跟踪时,因模型不准确导致的滤波误差增大问题,提出了基于消隐记忆平方根容积卡尔曼滤波(Memory Attenuation Square Root Kalman Filter,MASCKF)的交互式多模型算法(IMM-MASCKF)。该算法在模型滤波中引入消隐记忆滤波理论,通过消隐记忆因子增大新息在滤波中的比重,改善了滤波器对目标机动的动态性能,提高了滤波精度。仿真结果表明,该算法可以实现对机动目标的有效跟踪,且与常规交互式多模型算法相比减小了滤波误差。