【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标跟踪，特别涉及一种基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法及系统。
技术介绍
1、在目标跟踪方法中，卡尔曼滤波器是最常见的滤波方法，其根据传感器的测量结果及跟踪系统的统计特性，实现对被跟踪目标位置、速度等状态信息的有效估计，在军事、自动驾驶、交通管制方面具有广泛的应用。
2、然而，在卡尔曼滤波器的应用中，一些事先已知的信息往往被忽略，例如地面目标的运动往往受限于道路方向、道路宽度等限制、空中管制的飞机在飞行时存在飞行空域的限制等，即被跟踪目标的状态往往存在约束。如果在目标跟踪过程中可以融合这些已知的约束信息，则可以提高目标跟踪系统的精度，但由于这些不等式约束信息无法适应卡尔曼滤波器的结构，通常被人为忽略。如何在跟踪地面移动目标时融合事先已知的道路信息，以提高地面目标跟踪的精度，是亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法及系统，在地面移动目标的估计中融合已知的非线性不等式道路约束，提高了地面目标在道路约束
【技术保护点】
1.一种基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，所述状态方程的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，基于所述目标跟踪模型，利用扩展卡尔曼滤波对被跟踪目标进行无约束估计，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，所述更新后的新息的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，所述滤波增益...
【技术特征摘要】
1.一种基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，所述状态方程的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，基于所述目标跟踪模型，利用扩展卡尔曼滤波对被跟踪目标进行无约束估计，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，其特征在于，所述更新后的新息的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王小刚，王宇，白瑜亮，荣思远，彭一洋，崔乃刚，王瑞鹏，于子淼，朱梓燊，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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