1 前言
随着科学技术的进步，观测目标的手段如声呐、雷达等各类传感器技术也进入了蓬勃发展的时期，特别是雷达，自二战以来就在目标的探测和跟踪上发挥着不可替代的作用。雷达通过电磁波探测到目标的精确位置，再对航迹即同一目标不同时刻的状态估计值的集合[1]进行处理便可以估计预测出目标的下一步机动状态，实现对目标的跟踪监测。
为实现对目标的精确定位和准确预测，就需要结合航迹数据和其他干扰因素对航迹数据进行处理和计算。因而，如何处理航迹数据才能更好地跟踪目标是一直需要解决并且在逐渐完善的问题。
要通过航迹处理实现对目标的跟踪首先要建立目标运动模型和滤波算法，航迹滤波算法从当初的单模型发展到如今的交互式多模型算法 (Interacting Multiple Model, IMM)经历了几十年的过程。交互式多模型算法弥补了单模型的不足,具有更强的适应性与航迹平滑效果。
2 国内外研究发展
2.1 单模型算法
在航迹处理中力求达到对目标状态信息的最有效的提取，而一个好的滤波模型能够极大地促进这一效果[2]，尤其在观测信息不是很充分的时候。国内外的大量学者在对过去的基于雷达的跟踪监视手段的研究中，对滤波模型进行了广泛的研究和深入的分析。
多模型跟踪算法最基本的问题就是模型集的建立，要研究多模型算法首先要以单模型目标运动模型为基础。
最早出现的的滤波模型是匀速直线运动模型（CV）和匀加速直线运动模型（CA）[3]。这两种模型是最简单的滤波模型，当目标运动形式单一时有很好的跟踪效果，但当跟踪目标为机动目标时，跟踪精度将会变得很低。
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