1. 研究目的与意义
背景：
卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利施密特首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与Kalman and Bucy (1961)发表。
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2. 研究内容与预期目标
本课题研究的主要内容：
1.学习并掌握卡尔曼滤波方法、原理及其5个关键方程；
2.学习如何对运动目标进行数学建模，即用状态方程和观测方程描述运动目标；
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3. 研究方法与步骤
研究方法：
本文首先叙述课题研究的目的和意义，阐述本课题的国内外研究的现状，表面现在面对的问题。随后分析交互式多模型卡尔曼滤波（IMM卡尔曼滤波）的基本原理，研究基本的五个公式，查阅相关书籍给出IMM卡尔曼滤波的具体实现方式。利用Matlab软件编程实现IMM卡尔曼滤波算法。最后对交互式多模型卡尔曼滤波未来的发展进行展望。
步骤：
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4. 参考文献
[1] 冯刚，吕茂庭，覃天. 基于MATLAB的卡尔曼滤波仿真研究[D]. 防空兵学院硕士
学位论文，2011.
[2] 苏林，尚朝轩.基于卡尔曼滤波器的雷达追踪[D]. 石家庄军械工程学院，2006.
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5. 工作计划
第一阶段（1周-4周）
收集资料，了解卡尔曼滤波器和IMM的基本知识，对设计任务有基本认识，撰写开题报告；
第二阶段（5周-8周）
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