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目标跟踪技术的核心思想是从传感器中得到的目标不准确的数据中，经过分析处理后可以正确的估计并且预测出目标的真实信息，因此需要用各种滤波器，用于对所收集的数据进行滤波处理。卡尔曼（Kalman）滤波因其拥有优良的性能，在目标跟踪领域内广泛的被使用，然而滤波是基于特定的目标运动模型的。所以，对目标跟踪的研究方向主要是包含这两方面：对跟踪模型的研究和对滤波算法的研究。在这两方面，国内外的很多学者针对目标不同的运动状态，对此进行了更深入的研究，提出了很多有效的跟踪算法，如粒子滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、多模型、多速率处理算法，根据这些算法又提出了多种方法，并获得了较为丰硕的成果。19426
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交互式多模型（IMM）算法的核心内容是：使用多种不同的运动模型来表述目标不一样的行进状况；不同的模型间的转移概率就是一个马尔科夫链；使用卡尔曼滤波来进行对目标状态估计和模型概率更新。IMM算法是由三部分组成：互动，过滤，结合。
对于机动目标跟踪，交互式多模型算法在混合系统估计算法中，是性价比最好的算法。因为其模块化，可以通过递推实现和周期的计算量固定等，而且在运算的复杂度和相对良好的性能上可以得到很好的综合，已被普遍应用于目标跟踪。