Singer模型能够跟踪机动程度不同的目标，具有自适应性。然而由于其为零均值模型，在跟踪弱机动时具有较好的性能，且由于自身的局限，只能跟踪介于匀速与匀加速运动之间的目标。
4.2.2    基于CV与CS模型交互的IMM算法
由于Singer模型在机动跟踪方面自身的局限，引入“当前”统计模型进行状态估计，这也是国内学者常用的方法。
从2.4节可以得出状态方程：
其中，状态变量 ，且
 是均值为零，方差如式（2.4.6）所示的白噪声。
测量方程为：
         （4.2.4）
其中， ， 为均值为零、方差为 的高斯白噪声。
把 的一步预测 看作是 时的瞬时的“当前”加速度，即随机机动加速度的均值，就可得到加速度的均值自适应算法。即设： 基于IMM的机动目标跟踪算法研究(9):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_7868.html