【摘要】：基于岸基多雷達的近海雷達船舶監(jiān)視系統(tǒng)不僅可以動態(tài)監(jiān)控海上船舶、管理港口交通,而且能夠達到保護海洋資源、打擊非法捕撈、抑制海上犯罪、助力海難救援的目的,是擴大近海監(jiān)管范圍、保障領(lǐng)海安全的有效手段。監(jiān)控船舶航行活動需要對船舶軌跡進行識別,軌跡識別的首要問題是保證軌跡特征信息的完整性,完整的軌跡特征信息對提高軌跡識別效果起到至關(guān)重要的作用。本文的研究內(nèi)容包括船舶軌跡識別算法以及近海雷達船舶監(jiān)視系統(tǒng)中顯控子系統(tǒng)的實現(xiàn)。針對支持向量機(Support Vector Machines,SVM)在軌跡識別應(yīng)用中的不足,對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行研究與改進,設(shè)計并實現(xiàn)近海雷達船舶監(jiān)視系統(tǒng)中的顯控子系統(tǒng)軟件。主要的研究內(nèi)容與成果如下:(1)介紹本文船舶軌跡識別算法和顯控系統(tǒng)所屬的近海雷達船舶監(jiān)視系統(tǒng),確定整體系統(tǒng)的目標(biāo)和體系結(jié)構(gòu),設(shè)定本文顯控系統(tǒng)在整體系統(tǒng)中所擔(dān)任的角色。重點對整體系統(tǒng)的安全設(shè)計、接口設(shè)計、軟件組成這三個部分和本文研究對象相關(guān)聯(lián)的部分進行闡述。(2)針對船舶軌跡識別的問題,指出SVM算法在軌跡識別應(yīng)用中訓(xùn)練大規(guī)模樣本和解決多分類問題時存在的缺陷,提出一種基于引入動量因子和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的船舶軌跡識別方法,并對雷達和船舶自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)多路監(jiān)測信號進行點跡融合,保證軌跡特征信息的完整性。依托合作方的岸基雷達基站,對改進方法進行外場試驗,并對融合軌跡的效果和改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的迭代次數(shù)、軌跡識別率兩個方面進行分析與評價。最終證實融合軌跡信息和改進方法在軌跡識別實際工程中能夠達到更好的綜合性能。(3)分析近海雷達船舶監(jiān)視系統(tǒng)中顯控子系統(tǒng)的需求,設(shè)計并實現(xiàn)滿足設(shè)計需求、性能穩(wěn)定且界面交互友好的顯控子系統(tǒng)軟件。顯控系統(tǒng)與整體系統(tǒng)的實地架設(shè),為驗證點跡融合和改進算法在實際應(yīng)用中的結(jié)果提供了條件,證明本文提出的基于雷達和AIS信息融合的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在軌跡識別的仿真實驗和實際應(yīng)用中均達到了良好的效果。同時,基于實地架設(shè)后的測試,證明顯控系統(tǒng)的測試結(jié)果滿足設(shè)計需求。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;U665.2

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本文編號：2769301