imm_matlab_资料包.zip

简介：
imm_matlab_资料包包含了一系列用于MATLAB环境下的智能维护与管理(IMM)相关的工具和示例代码，旨在帮助用户进行数据分析、模型开发及系统优化。 IMM（交互多模型卡尔曼滤波器）采用多个卡尔曼滤波器同时进行跟踪，并根据每个模型的概率评估其可行性。该方法结合了各模型输出的预测值及协方差，通过加权平均来综合结果。 IMM的核心在于如何更新各个滤波器概率的方法上，它使用最大似然估计来进行这一过程。 在应用IMM时需要考虑的因素包括： a) 选择一定数量的不同精度级别的卡尔曼滤波模型。这些模型既要能够描述目标的连续运动状态，也要具备处理目标机动性的能力。 b) 马尔科夫链中不同状态间的转移概率的选择对IMM性能有较大影响。 c) IMM算法具有模块化特性，在已知准确运动模式的情况下可以使用精确度更高的模型；而在无法预测目标行为时，则应选择更为通用的模型，以确保系统的鲁棒性。