为提高对机动群目标在高量测误差下的跟踪性能，提出了一种自适应IMM群目标跟踪算法。首先，在群质心状态估计中，引入带有多重次优渐消因子的强跟踪滤波算法，提高机动阶段时对群质心状态估计的精度。其次，在扩展状态估计中，考虑量测精度对于扩展状态的影响，将量测误差和扩展状态同时纳入到量测似然函数的构建中，应用新息计算和渐消记忆迭代过程自适应更新量测误差协方差矩阵。最后，通过quasi?Bayesian方法自适应更新模型转换概率，利用量测数据修正模型转换概率，抑制非匹配模型作用，放大匹配模型作用，实时匹配跟踪模型与目标运动状态。仿真实验结果表明，该方法有效提高了对群质心状态和扩展状态的估计精度。
群目标 模型转换概率 强跟踪 质心状态 扩展状态