步驟2 模型條件濾波:
對(duì)應(yīng)于模型Mj(k),以X 0j
?。╧ - 1|k - 1),P0j(k - 1|k - 1)及Z(k)作為輸入進(jìn)行卡爾曼濾波。
卡爾曼預(yù)測(cè)方程:
預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣:
卡爾曼增益:
濾波方程為:
波誤差方差陣:
步驟3 模型概率更新:
i = 1rΛj(k)cj_,而Λj(k)為觀測(cè)Z(k)的似然函數(shù):
其中:
步驟4 輸出交互:
圖2 為IMM算法結(jié)構(gòu)原理圖
評(píng)論