本文關(guān)鍵詞：AIS與雷達目標位置數(shù)據(jù)融合方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

該文對AIS與雷達目標位置數(shù)據(jù)融合方法進行了初步的研究.在AIS與雷達目標位置數(shù)據(jù)融合方法的研究中,重點有二:一是AIS和雷達目標位置數(shù)據(jù)的航跡相關(guān);二是AIS和雷達目標位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)合成.以往的研究對航跡相關(guān)進行了大量的工作,也取得了比較好的成績,有了一些較好的航跡相關(guān)處理方法,但是這些方法都不是有關(guān)AIS和雷達兩者的航跡相關(guān)的.就AIS和雷達兩者的航跡相關(guān)的研究來說,還很少.該文將這些方面的研究成果應用到了該文研究的問題中,建立了一個實用的AIS和雷達目標航跡相關(guān)算法.對于AIS和雷達的目標點跡合成,通常都采用單一的數(shù)據(jù)融合方法,...

該文對AIS與雷達目標位置數(shù)據(jù)融合方法進行了初步的研究.在AIS與雷達目標位置數(shù)據(jù)融合方法的研究中,重點有二:一是AIS和雷達目標位置數(shù)據(jù)的航跡相關(guān);二是AIS和雷達目標位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)合成.以往的研究對航跡相關(guān)進行了大量的工作,也取得了比較好的成績,有了一些較好的航跡相關(guān)處理方法,但是這些方法都不是有關(guān)AIS和雷達兩者的航跡相關(guān)的.就AIS和雷達兩者的航跡相關(guān)的研究來說,還很少.該文將這些方面的研究成果應用到了該文研究的問題中,建立了一個實用的AIS和雷達目標航跡相關(guān)算法.對于AIS和雷達的目標點跡合成,通常都采用單一的數(shù)據(jù)融合方法,使得數(shù)據(jù)融合后的精度,數(shù)據(jù)的質(zhì)量較低.該文對AIS和雷達目標數(shù)據(jù)融合的通常的融合方法進行了改進,在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上引入BP神經(jīng)網(wǎng)結(jié)算法,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合中的加權(quán)融合算法結(jié)合起來,使得融合后的數(shù)據(jù)質(zhì)量得到提高.對所推導出來的算法和模型,作者都進行了驗證.驗證的結(jié)果表明,AIS和雷達航跡相關(guān)算法可以正確的將雷達的多目標航跡與AIS航跡相關(guān);AIS和雷達目標點跡合成得到的數(shù)據(jù),就其精度來說,較AIS的數(shù)據(jù)精度有所提高,而與雷達提供的數(shù)據(jù)精度比較,則有了很大的提高,另外,模型的計算簡單,系統(tǒng)融合效率較高,可以直接嵌入其他的大系統(tǒng)進行使用.

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