IMM滤波算法，全称为交互式多模型（Interactive Multiple Model）滤波，是一种用于动态系统状态估计的高级算法，特别是在目标跟踪领域有着广泛应用。它结合了多种滤波器模型，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等，通过权重分配来处理系统的非线性、不确定性以及状态转移的不稳定性。这种算法能够适应目标行为的变化，提高跟踪精度。

在MATLAB环境中实现IMM滤波，通常会涉及以下几个关键步骤：

1. 模型定义

需要定义可能的系统模型，每个模型对应一个滤波器。例如，可以为直线运动和曲线运动分别设置卡尔曼滤波器模型。

2. 概率转移

确定模型间的转移概率，这取决于模型的适应性和当前观测数据。当目标行为发生变化时，模型之间的权重也会相应调整。

3. 滤波器更新

对每个模型执行单独的滤波更新步骤，包括预测和校正。预测步骤基于上一时刻的状态和动态模型进行；校正步骤则根据观测数据调整状态估计。

4. 权重计算

根据每个模型的预测误差和实际观测误差，计算模型的权重。误差越小，模型的权重越大。

5. 状态估计融合

利用所有模型的权重和状态估计，进行融合处理，得到最终的系统状态估计。

6. 循环迭代

以上步骤在每个时间步长内重复，形成一个动态的滤波过程，随着新观测数据的不断输入，IMM滤波器会不断优化其状态估计。

在"IMM目标跟踪"的压缩包中，可能包含了MATLAB代码实现这些步骤的具体细节，包括模型定义、滤波器更新函数、权重计算函数以及主程序。这些代码有助于理解IMM滤波算法的原理，并在实际项目中应用。

MATLAB实现中可能涉及到以下库函数和工具箱：

- filter或kalmanFilter：用于实现基础的卡尔曼滤波。

- particleFilter：用于处理非线性问题的粒子滤波。

- filterbank：如果包含多个滤波器，可能会用到滤波器组管理工具。

- 自定义矩阵运算和统计函数：用于计算误差和权重。

IMM滤波算法通过集成多种滤波器，提高了目标跟踪的鲁棒性和精度，是现代跟踪系统中的重要技术。根据实际需求调整模型设置和权重分配等参数，可实现最佳跟踪效果。