2022年IMMKF算法Matlab程序 .pdf

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1、一、IMM 主程序%基于 IMM 算法的目标跟踪%clear all;clc;echo off;%=%建立模型%=%仿真参数simTime=100;%仿真迭代次数T=1;%采样时间w2=3*2*pi/360;%模型 2转弯率 3度w3=-3*2*pi/360;%模型 3转弯率-3 度H=1,0,0,0;0,0,1,0;%模型量测矩阵G=T2/2,0;T,0;0,T2/2;0,T;%模型过程噪声加权矩阵r=200;%20 2000 R=r,0;0,r;%模型量测噪声协方差矩阵Q=10,0;0,10;%模型过程噪声协方差矩阵F1=1,T,0,0;0,1,0,0;0,0,1,T;0,0,0,1;%模

2、型 1状态转移矩阵F2=1,sin(w2*T)/w2,0,(cos(w2*T)-1)/w2;0,cos(w2*T),0,sin(w2*T);0,(1-cos(w2*T)/w2,1,sin(w2*T)/w2;0,-sin(w2*T),0,cos(w2*T);%模型 2状态转移矩阵左转弯F3=1,sin(w3*T)/w3,0,(cos(w3*T)-1)/w3;0,cos(w3*T),0,sin(w3*T);0,(1-cos(w3*T)/w3,1,sin(w3*T)/w3;0,-sin(w3*T),0,cos(w3*T);%模型 3状态转移矩阵右转弯w4=3*2*pi/360;%模型 2转弯率 3度

3、w5=-3*2*pi/360;%模型 3转弯率-3 度F4=1,sin(w4*T)/w4,0,(cos(w4*T)-1)/w4;0,cos(w4*T),0,sin(w4*T);0,(1-cos(w4*T)/w4,1,sin(w4*T)/w4;0,-sin(w4*T),0,cos(w4*T);%模型 2状态转移矩阵F5=1,sin(w5*T)/w5,0,(cos(w5*T)-1)/w5;0,cos(w5*T),0,sin(w5*T);0,(1-cos(w5*T)/w5,1,sin(w5*T)/w5;0,-sin(w5*T),0,cos(w5*T);%模型 3状态转移矩阵x0=1000,200,1

4、000,200;%初始状态名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 6 页 -%产生量测数据%z,z_true=targets();randn(state,sum(100*clock);%Shuffle the pack!x=zeros(4,simTime);z=zeros(2,simTime);%含噪声量测数据z_true=zeros(2,simTime);%真值数据measureNoise=zeros(2,simTime);measureNoise=sqrt(R)*randn(2,simTime);%产生量测噪声x(:,1)=x0;z(:,1)=H*x(:,1)+mea

5、sureNoise(:,1);z_true(:,1)=H*x(:,1);for a=2:simTime if(a=20)&(a=60)&(a=80)x(:,a)=F5*x(:,a-1);%60-80s右转 else x(:,a)=F1*x(:,a-1);%匀速直线运动 end;z(:,a)=H*x(:,a)+measureNoise(:,a);z_true(:,a)=H*x(:,a);end;%=%IMM%=%初始化x1_IMM=zeros(4,1);%模型 1IMM 算法状态估计值x2_IMM=zeros(4,1);%模型 2IMM 算法状态估计值x3_IMM=zeros(4,1);%模型

6、3IMM 算法状态估计值x_pro_IMM=zeros(4,simTime);%IMM算法模型综合状态估计值P_IMM=zeros(4,4,simTime);%IMM算法模型综合状态协方差矩阵P1_IMM=zeros(4,4);P2_IMM=zeros(4,4);P3_IMM=zeros(4,4);%IMM算法各模型协方差矩阵r1_IMM=zeros(2,1);r2_IMM=zeros(2,1);r3_IMM=zeros(2,1);S1_IMM=zeros(2,2);S2_IMM=zeros(2,2);S3_IMM=zeros(2,2);%初始化x_pro_IMM(:,1)=x0;pij=0.

7、9,0.05,0.05;0.1,0.8,0.1;名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 6 页 -0.05,0.15,0.8;%模型转移概率矩阵%pij=0.6,0.2,0.2;0.2,0.6,0.2;0.25,0.15,0.6;%模型转移概率矩阵u_IMM=zeros(3,simTime);u_IMM(:,1)=0.3,0.3,0.4;%IMM算法模型概率x1_IMM=x0;x2_IMM=x0;x3_IMM=x0;%IMM算法各模型初始状态P0=diag(1000,500,1000,500);%初始状态协方差矩阵P1_IMM=P0;P2_IMM=P0;P3_IMM=P0

8、;P_IMM(:,:,1)=P0;%main loop for t=1:simTime-1%第一步 Interacting（只针对 IMM 算法）c_j=pij*u_IMM(:,t);ui1=(1/c_j(1)*pij(:,1).*u_IMM(:,t);ui2=(1/c_j(2)*pij(:,2).*u_IMM(:,t);ui3=(1/c_j(3)*pij(:,3).*u_IMM(:,t);%计算模型混合概率%计算各模型滤波初始化条件 x01=x1_IMM*ui1(1)+x2_IMM*ui1(2)+x3_IMM*ui1(3);x02=x1_IMM*ui2(1)+x2_IMM*ui2(2)+x3

9、_IMM*ui2(3);x03=x1_IMM*ui3(1)+x2_IMM*ui3(2)+x3_IMM*ui3(3);%各模型滤波初始状态 P01=(P1_IMM+x1_IMM-x01*x1_IMM-x01)*ui1(1)+.(P2_IMM+x2_IMM-x01*x2_IMM-x01)*ui1(2)+.(P3_IMM+x3_IMM-x01*x3_IMM-x01)*ui1(3);P02=(P1_IMM+x1_IMM-x02*x1_IMM-x02)*ui2(1)+.(P2_IMM+x2_IMM-x02*x2_IMM-x02)*ui2(2)+.(P3_IMM+x3_IMM-x02*x3_IMM-x02

10、)*ui2(3);P03=(P1_IMM+x1_IMM-x03*x1_IMM-x03)*ui3(1)+.(P2_IMM+x2_IMM-x03*x2_IMM-x03)*ui3(2)+.(P3_IMM+x3_IMM-x03*x3_IMM-x03)*ui3(3);%各模型滤波初始状态协方差矩阵%第二步-卡尔曼滤波%模型 1卡尔曼滤波 x1_IMM,P1_IMM,r1_IMM,S1_IMM=Kalman(x01,P01,z(:,t+1),F1,G,Q,H,R);%模型 2卡尔曼滤波 x2_IMM,P2_IMM,r2_IMM,S2_IMM=Kalman(x02,P02,z(:,t+1),F2,G,Q,H

11、,R);%模型 3卡尔曼滤波 x3_IMM,P3_IMM,r3_IMM,S3_IMM=Kalman(x03,P03,z(:,t+1),F3,G,Q,H,R);%第三步-模型概率更新 u_IMM(:,t+1)=Model_P_up(r1_IMM,r2_IMM,r3_IMM,S1_IMM,S2_IMM,S3_IMM,c_j);名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 6 页 -%第四步-模型综合x_pro_IMM(:,t+1),P_IMM(:,:,t+1)=Model_mix(x1_IMM,x2_IMM,x3_IMM,P1_IMM,P2_IMM,P3_IMM,u_IMM(:,t

12、);end%=%绘图%=%目标轨迹figure(1)plot(z_true(1,:),z_true(2,:);grid on;hold on plot(x_pro_IMM(1,:),x_pro_IMM(3,:),r);plot(z(1,:),z(2,:),*);hold off title(目标运动轨迹);xlabel(x/m);ylabel(y/m);legend(真实值,滤波值,量测值);text(z(1,1)+500,z(2,1),t=1);%位置误差figure(2)subplot(2,1,1);t=1:simTime;plot(t,abs(x_pro_IMM(1,t)-x(1,t),

13、LineWidth,2);grid on title(x坐标位置跟踪误差);xlabel(t/s);ylabel(x-error/m);subplot(2,1,2);t=1:simTime;plot(t,abs(x_pro_IMM(3,t)-x(3,t),LineWidth,2);grid on title(y坐标位置跟踪误差);xlabel(t/s);ylabel(y-error/m);%速度误差figure(3)subplot(2,1,1);t=1:simTime;plot(t,abs(x_pro_IMM(2,t)-x(2,t),LineWidth,2);grid on title(x坐标

14、速度跟踪误差);xlabel(t/s);ylabel(vx-error/m);subplot(2,1,2);t=1:simTime;plot(t,abs(x_pro_IMM(4,t)-x(4,t),LineWidth,2);grid on title(y坐标速度跟踪误差);xlabel(t/s);ylabel(vy-error/m);%模型概率名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 6 页 -figure(4)plot(t,u_IMM(1,t),k:,t,u_IMM(2,t),r-.,t,u_IMM(3,t),b-,LineWidth,2);grid on title(I

15、MM算法模型概率曲线);xlabel(t/s);ylabel(模型概率);legend(模型 1,模型 2,模型 3);二、模型概率更新函数function u=Model_P_up(r1,r2,r3,S1,S2,S3,c_j)%模型概率更新函数%u 模型概率%r1 模型 1预测误差%r2 模型 2预测误差%r3 模型 3预测误差%S1 模型 1预测误差协方差矩阵%S2 模型 2预测误差协方差矩阵%S3 模型 3预测误差协方差矩阵%c_j 模型混合概率%计算似然函数Lfun1=(1/sqrt(abs(2*pi*(det(S1)*exp(-1/2)*(r1*inv(S1)*r1);%Lfun1=

16、1/(r1*inv(S1)*r1);Lfun2=(1/sqrt(abs(2*pi*(det(S2)*exp(-1/2)*(r2*inv(S2)*r2);%Lfun2=1/(r2*inv(S2)*r2);Lfun3=(1/sqrt(abs(2*pi*(det(S3)*exp(-1/2)*(r3*inv(S3)*r3);%Lfun3=1/(r3*inv(S3)*r3);%归一化Lfun11=Lfun1/(Lfun1+Lfun2+Lfun3);Lfun21=Lfun2/(Lfun1+Lfun2+Lfun3);Lfun31=Lfun3/(Lfun1+Lfun2+Lfun3);%计算模型更新概率，即乘以

17、上一时刻模型概率c=Lfun11,Lfun21,Lfun31*c_j;%再归一化u=(1/c).*Lfun11,Lfun21,Lfun31.*c_j;三、状态混合函数function x_pro,P=Model_mix(x1,x2,x3,P1,P2,P3,u)%模型综合函数%x_pro 状态综合值%P 综合协方差矩阵%x1 模型 1状态估计值%x2 模型 2状态估计值%x3 模型 3状态估计值%P1 模型 1状态估计协方差矩阵%P2 模型 2状态估计协方差矩阵%P3 模型 3状态估计协方差矩阵%u 模型转换概率名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页，共 6 页 -%按概率加权

18、 OK x_pro=x1*u(1)+x2*u(2)+x3*u(3);P=(P1+x1-x_pro*x1-x_pro)*u(1)+.(P2+x2-x_pro*x2-x_pro)*u(2)+.(P3+x3-x_pro*x3-x_pro)*u(3);四、Kalman滤波函数function X,P,e,S=Kalman(X_Forward,P_Forward,Z,A,G,Q,H,R)%卡尔曼滤波 2012.2.27 IMM专用，参数略有不同%参数说明%Z-观测数据矢量%A-系统模型状态矩阵%G-系统模型噪声系数矩阵%Q-系统模型噪声方差%H-量测系数矩阵%R-量测模型噪声协方差%X_Forward-

19、前次估计状态矢量%P_Forward-前次估计状态协方差矩阵%X-输出估计状态矢量%P-输出估计状态协方差矩阵%e-残差%S-残差协方差矩阵%预测X_Pre=A*X_Forward;P_Pre=A*P_Forward*A+G*Q*G;%增益矩阵K=P_Pre*H*inv(H*P_Pre*H+R);%Pzz=H*P_Forward*H+R;%S(k+1/k+1)新息协方差%Pxz=P_Forward*H;%状态与量测之间的协方差%K=P_Forward*H*(inv(Pzz);%K(k+1)增益e=Z-H*(A*X_Forward);S=H*P_Pre*H+R;%残差协方差矩阵%修正滤波值和误差协方差阵X=A*X_Forward+K*(Z-H*(A*X_Forward);M=K*H;n=size(M);I=eye(n);P=(I-K*H)*P_Pre*(I-K*H)+K*R*K;名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 6 页 -