【摘 要】
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研究了基于非线性条件下的自适应交互多模型算法，并将EKF及UKF引入自适应交互多模型算法（AIMM）。交互多模型算法（IMM）是机动目标跟踪中比较有效的方法，然而传统IMM算法中的滤波参数
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研究了基于非线性条件下的自适应交互多模型算法，并将EKF及UKF引入自适应交互多模型算法（AIMM）。交互多模型算法（IMM）是机动目标跟踪中比较有效的方法，然而传统IMM算法中的滤波参数完全是人为先验确定的，并没有利用当前时刻量测中的信息，文中给出基于后验概率的模型转移概率自适应交互多模型算法。最后通过一个仿真实例比较了AIMM中EKF方法与UKF方法及传统IMM方法的优劣，并分析了结论。
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