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交互多模型算法（IMM）的子滤波器都是基于Kalman滤波的，它要求知道精确的噪声统计特性，然而在许多情况下噪声信号的统计特性是未知的，只能得到噪声信号的近似模型，这在一定程度上降低了IMM算法的跟踪精度。基于以上问题，将H∞滤波算法应用于IMM算法的滤波过程。H∞滤波对干扰信号的统计特性不作任何假设，与Kalman滤波相比，H∞滤波器对噪声形式的不确定性不太敏感，鲁棒性好。在跟踪过程中还引入了一种数值稳健的模型概率计算方法，能有效防止计算过程中出现数值溢出现象，提高了算法的可靠性。最后通过仿真实验，证明