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IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 - 资源详细说明
摘 要：该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用
了改进的粒子滤波器，通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正，减小了非线性
滤波带来的线性化误差，然后利用修正的IEKF 来产生粒子滤波的重要性密度函数，使其融入最新观测信息。最后
将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较，仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。
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