船舶轨迹识别算法及显控系统的实现

发布时间：2020-07-24 19:41

【摘要】：基于岸基多雷达的近海雷达船舶监视系统不仅可以动态监控海上船舶、管理港口交通,而且能够达到保护海洋资源、打击非法捕捞、抑制海上犯罪、助力海难救援的目的,是扩大近海监管范围、保障领海安全的有效手段。监控船舶航行活动需要对船舶轨迹进行识别,轨迹识别的首要问题是保证轨迹特征信息的完整性,完整的轨迹特征信息对提高轨迹识别效果起到至关重要的作用。本文的研究内容包括船舶轨迹识别算法以及近海雷达船舶监视系统中显控子系统的实现。针对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)在轨迹识别应用中的不足,对传统BP神经网络算法进行研究与改进,设计并实现近海雷达船舶监视系统中的显控子系统软件。主要的研究内容与成果如下:(1)介绍本文船舶轨迹识别算法和显控系统所属的近海雷达船舶监视系统,确定整体系统的目标和体系结构,设定本文显控系统在整体系统中所担任的角色。重点对整体系统的安全设计、接口设计、软件组成这三个部分和本文研究对象相关联的部分进行阐述。(2)针对船舶轨迹识别的问题,指出SVM算法在轨迹识别应用中训练大规模样本和解决多分类问题时存在的缺陷,提出一种基于引入动量因子和自适应学习速率的改进BP神经网络算法的船舶轨迹识别方法,并对雷达和船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)多路监测信号进行点迹融合,保证轨迹特征信息的完整性。依托合作方的岸基雷达基站,对改进方法进行外场试验,并对融合轨迹的效果和改进BP神经网络算法的迭代次数、轨迹识别率两个方面进行分析与评价。最终证实融合轨迹信息和改进方法在轨迹识别实际工程中能够达到更好的综合性能。(3)分析近海雷达船舶监视系统中显控子系统的需求,设计并实现满足设计需求、性能稳定且界面交互友好的显控子系统软件。显控系统与整体系统的实地架设,为验证点迹融合和改进算法在实际应用中的结果提供了条件,证明本文提出的基于雷达和AIS信息融合的改进BP神经网络算法在轨迹识别的仿真实验和实际应用中均达到了良好的效果。同时,基于实地架设后的测试,证明显控系统的测试结果满足设计需求。
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;U665.2

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本文编号：2769301