1. 研究目的与意义
不管在现代军事领域、国防领域还是民用领域中，目标跟踪技术都非常重要。
随着现代目标隐身技术的发展以及目标机动性能的增加，被探测目标的不确定性也在增加。
当目标发生例如转向、减速、加速、下降、下升、S型等突然的运动形态改变时，实现对这些高机动运动目标进行稳定和精确地跟踪，就成为跟踪研究的重点，也是难点。
2. 课题关键问题和重难点
1、工作内容与需要提供的基础资料：学习卡尔曼滤波的基本原理和交互多模型卡尔曼滤波的基本原理；利用matlab软件编程，上机仿真。
2、要求完成的成果和相应的技术指标：熟悉掌握交互多模型卡尔曼滤波的基本原理，实现对机动目标的跟踪。
1、 仿真出KF在一维非线性系统中的应用；2、 仿真出KF和IMMKF在目标跟踪中的应用，并比较两者性能。
3. 国内外研究现状（文献综述）
1、IMMKF的发展现状在当今国际上，目标跟踪依然是非常活跃的热门领域之一。
无论是对于现代军事防御还是对于海上和空中交通管制系统，机动目标跟踪都是不可或缺的重要技术。
尤其是近现代以来，航海、航空和航天事业的蓬勃发展以及现代战争的信息化和网络化的不断发展，都使得各国越来越重视对机动目标跟踪技术的研究，现在机动目标跟踪问题已经成为一个活跃的研究领域。
4. 研究方案
1、研究目的对国内外卡尔曼滤波器的发展现状和趋势进行分析，得出非线性滤波理论在目标跟踪中的必要性，仿真出KF和IMMKF在目标跟踪中的应用，并比较分析两者性能。
2、研究内容主要对交互式多模型卡尔曼滤波算法进行深入研究。
通过研究目标建模方法和滤波估计理论对卡尔曼滤波算法的算法原理进行详细分析，然后介绍交互多模型与卡尔曼滤波算法相结合应用在非线性条件下并与传统的卡尔曼滤波算法的性能进行比较。
5. 工作计划
第1周第2周：完成开题报告、文献综述以及英文文献翻译，并将初稿交给导师审核，不合格的及时修改。
；第3周第4周：学习卡尔曼滤波的基本原理，包括KALMAN滤波详细的公式推导，了解状态转移方程、相关矩阵、相关函数、期望、方差、标准差、概率密度这些概念；第5周第6周：学习常用目标的机动模型，并接受中期检查；第7周第8周：学习交互多模型卡尔曼滤波的基本原理，了解IMMKF算法；第9周：掌握MATLAB编程，熟悉开发环境，编写程序，调试验证；第10周第11周：进行MATLAB仿真实验，在实验中建立坐标下的机动目标运动模型，利用交互多模卡尔曼滤波器对运动目标进行跟踪；第12周第13周：撰写毕业论文，必须独立完成，不少于1万汉字，在导师指导下修改，并交导师审核；第14周：论文答辩。
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