交互式多模型算法过渡过程的仿真分析

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用，混合系统的模式切换具有过渡过程，对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用。Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性，研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。     

一种新型交互式多模型算法

通过在线辨识交互式多模型（ＩＭＭ）算法各波滤模型噪声，提出一种新型自适应ＩＭＭ（ＡＩＭＭ）。仿真表明该算法的估计精度明显优于标准ＩＭＭ，反映了参数的辨识的有效性。