AIS与雷达目标信息模糊融合方法研究

发布时间：2017-06-16 01:12

  本文关键词：AIS与雷达目标信息模糊融合方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： AIS(Automatic Identification System,船舶自动识别系统)与雷达是海上两种重要的船舶助航设备。雷达是传统的船舶导航设备,它能自主式地探测与跟踪目标,可得到近水域的交通全景图像。然而雷达提供的信息量少,精度不高,易受地形气候影响,探测能力受到严重影响。AIS是新型的助航设备,根据IMO公约强制要求,AIS得到广泛的应用,且AIS的发展速度非常快。AIS提供的信息量大,动态信息的数据精度高,提供的信息不容易受地形、天气和海况的影响。然而AIS是被动的监测跟踪目标,非强制性履约船舶及浮标物等只能通过雷达才能监测到。考虑到AIS和雷达各有优缺点,并且能够优势互补,因此将AIS与雷达的目标动态信息融合能够提高目标信息的精度和可靠性。 本文对AIS与雷达目标动态信息融合进行了研究。从串口读入AIS与雷达信息,进行电文解析。对AIS与雷达进行坐标转换后,采用T_D时空粗关联算法进行粗关联判断,对满足粗关联条件的AIS目标和雷达目标进行时空统一推算。然后采用综合因素模糊评判算法进行细关联判决。最后对固定关联的AIS目标和雷达目标的动态信息采用加权合并算法进行融合。 对算法模型,采用EXCEL和MATLAB软件,论文进行了大量的计算机仿真。仿真结果表明AIS与雷达目标信息模糊融合算法是正确的;融合后的目标动态信息接近于AIS目标动态信息;根据统计,融合的目标动态信息精度比AIS与雷达目标信息精度都有所提高。 基于电子海图平台,采用Visual C++开发工具,初步实现了AIS与雷达目标信息模糊融合算法,在ECDIS上显示AIS、雷达及融合目标信息。实测数据和实测结果都表明了:AIS与雷达目标动态信息模糊算法可以正确地从多个AIS目标航迹中识别出与雷达目标相关的航迹;融合目标的动态信息接近AIS目标的动态信息;融合后的曲线比AIS与雷达目标动态信息的曲线平滑;融合算法模型是正确的、可行的,而且易于工程的实现,具有实用性。
【关键词】：船舶自动识别系统 雷达 目标关联 融合
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：U675.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 选题背景及研究意义10-13
• 1.1.1 AIS 与雷达信息的互补性10-12
• 1.1.2 课题研究的意义12-13
• 1.2 研究现状13-15
• 1.2.1 多传感器信息融合研究现状13
• 1.2.2 AIS 与雷达目标信息融合研究现状13-15
• 1.3 研究的主要内容与技术路线15-17
• 1.3.1 研究的主要内容15-16
• 1.3.2 研究的技术路线16-17
• 第2章 AIS、雷达与多传感器信息融合简介17-30
• 2.1 AIS 概述17-25
• 2.1.1 AIS 发展概况17
• 2.1.2 AIS 系统的组成和功能17-19
• 2.1.3 AIS 结构与工作模式19-20
• 2.1.4 AIS 电文内容与电文解码20-25
• 2.2 船用雷达概述25-28
• 2.2.1 航海雷达的发展与工作原理25-26
• 2.2.2 雷达的电文内容与电文解码26-28
• 2.3 多传感器信息融合技术概述28-30
• 2.3.1 多传感器信息融合原理与功能结构模型28-29
• 2.3.2 多传感器信息融合技术的优点29-30
• 第3章 AIS 与雷达目标动态信息融合算法30-40
• 3.1 融合算法概述30
• 3.2 目标信息坐标变换30-33
• 3.2.1 AIS 目标位置数据坐标转换31-32
• 3.2.2 雷达目标数据坐标转换32-33
• 3.3 目标T_D 粗关联判决33-35
• 3.3.1 目标 T_D 粗关联判决概述33
• 3.3.2 时间粗关联33-34
• 3.3.3 距离粗关联34
• 3.3.4 粗关联准则34-35
• 3.4 目标时空统一35-37
• 3.5 多因素模糊综合细关联评判37-39
• 3.5.1 模糊单因素集37
• 3.5.2 模糊单因素集评判矩阵37-38
• 3.5.3 综合因素模糊集评判矩阵38
• 3.5.4 双门限细关联评判38-39
• 3.6 动态信息合并39-40
• 第4章 计算机仿真40-48
• 4.1 仿真初始条件和仿真参数设定40-42
• 4.2 仿真结果及讨论42-48
• 第5章 算法的工程实现及验证48-64
• 5.1 算法的工程实现48-51
• 5.2 算法的实地验证51-64
• 5.2.1 算法实地测试界面51-54
• 5.2.2 实地测试数据54-58
• 5.2.3 实地测试验证结果58-64
• 第6章 结论与展望64-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69
• 附录69-81
• 在学期间发表的学术论文81

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本文编号：454015