【摘 要】
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为了解决标准的交互式多模型（Interacting Multiple Model, IMM）算法中Markov概率转移矩阵固定不变的问题，结合容积卡尔曼滤波（CubatureKalmanFilter，CKF）算法，提出了一种Markov概率
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为了解决标准的交互式多模型（Interacting Multiple Model, IMM）算法中Markov概率转移矩阵固定不变的问题，结合容积卡尔曼滤波（CubatureKalmanFilter，CKF）算法，提出了一种Markov概率转移矩阵自适应的IMM—CKF算法。该算法引入了一个Markov矩阵元素的调整系数，在滤波过程中自适应调整Markov概率转移矩阵的每一个元素。新算法大幅度提高了匹配模型的概率，降低了非匹配模型的影响，同时改善了标准IMM算法的滤波效果。最后，通过蒙特卡洛仿真实验验证了
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