物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的艦船監(jiān)控中心多源定位方法
發(fā)布時(shí)間:2021-07-06 10:41
現(xiàn)有艦船監(jiān)控中心定位方法由于GNSS接收機(jī)具備脆弱性,導(dǎo)致其存在艦船定位時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、定位成功率較低的缺陷,故提出物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的艦船監(jiān)控中心多源定位方法研究,F(xiàn)有艦船物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,無(wú)法實(shí)時(shí)獲取多源艦船信息,故優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu),以此為基礎(chǔ),獲取艦船監(jiān)控中心多源信息,提取GIS信息中艦船目標(biāo)特征參數(shù),解碼AIS信息,通過(guò)時(shí)空校準(zhǔn)融合多源艦船信息,利用Dead-Reckoning算法確定艦船位置,實(shí)現(xiàn)了艦船監(jiān)控中心的多源定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與現(xiàn)有方法平均數(shù)值相比較,提出方法艦船定位時(shí)間較短、定位成功率較高,充分表明提出方法定位性能更佳。
【文章來(lái)源】:艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(24)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:3 頁(yè)
【部分圖文】:
優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1SchematicdiagramofoptimizedIOTstructure
2艦船定位仿真實(shí)驗(yàn)分析2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備為了驗(yàn)證提出方法的定位性能,利用Matlab軟件設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)。為了保障仿真實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行,設(shè)置仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù),如表1所示。表1仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置表Tab.1Parametersettingtableofsimulationexperiment參數(shù)名稱數(shù)值初始采樣時(shí)刻/h0采樣間隔/min1航跡形狀V型航程距離/nmile300為了降低仿真實(shí)驗(yàn)計(jì)算量,選定仿真實(shí)驗(yàn)區(qū)域,具體情況如圖2所示。圖2仿真實(shí)驗(yàn)區(qū)域圖Fig.2Hysicalpictureofsimulationexperimentarea上述過(guò)程完成了仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)的適當(dāng)設(shè)置與仿真實(shí)驗(yàn)區(qū)域的適當(dāng)選取,為仿真實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行做準(zhǔn)備。2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析依據(jù)上述設(shè)置的仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù),在選定實(shí)驗(yàn)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)艦船定位時(shí)間、定位成功率來(lái)反映方法的定位性能。艦船定位時(shí)間越短,表明方法定位性能越好。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到艦船定位時(shí)間數(shù)據(jù)如表2所示。由表2可知,提出方法目標(biāo)艦船定位時(shí)間范圍為5.12~5.55ms,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于現(xiàn)有方法平均數(shù)值。定位成功率越高,表明方法定位性能越好。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到艦船定位成功率數(shù)據(jù)如表3所示。表3數(shù)據(jù)顯示,提出方法定位成功率范圍為84.51~89.50%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有方法平均數(shù)值。上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,與現(xiàn)有方法平均數(shù)值相比較,提出方法艦船定位時(shí)間較短、定位成功率較高,充分表明提出方法定位性能更佳。3結(jié)語(yǔ)本文研究以優(yōu)化后的物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),獲取艦船多源信息,通過(guò)時(shí)空校準(zhǔn)融合多源信息,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)艦船的精準(zhǔn)定位,極大地降低了艦船定位時(shí)間,提升了艦船定位成功率,為艦船航行安全監(jiān)控研究提供一定的參考。參考文獻(xiàn):王玉梅,張殿友,徐海洋.多艦協(xié)同超視距定位及其誤差分析[J].艦?
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]艦船磁場(chǎng)動(dòng)態(tài)檢測(cè)中艦船航跡測(cè)量方法研究[J]. 劉勝道,張明,趙文春,周國(guó)華,高俊吉. 海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]多艦協(xié)同超視距定位及其誤差分析[J]. 王玉梅,張殿友,徐海洋. 艦船電子工程. 2018(11)
[3]物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)與實(shí)現(xiàn)方法的比較研究[J]. 荊學(xué)海. 甘肅科技. 2018(04)
本文編號(hào):3268087
【文章來(lái)源】:艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(24)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:3 頁(yè)
【部分圖文】:
優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1SchematicdiagramofoptimizedIOTstructure
2艦船定位仿真實(shí)驗(yàn)分析2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備為了驗(yàn)證提出方法的定位性能,利用Matlab軟件設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)。為了保障仿真實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行,設(shè)置仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù),如表1所示。表1仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置表Tab.1Parametersettingtableofsimulationexperiment參數(shù)名稱數(shù)值初始采樣時(shí)刻/h0采樣間隔/min1航跡形狀V型航程距離/nmile300為了降低仿真實(shí)驗(yàn)計(jì)算量,選定仿真實(shí)驗(yàn)區(qū)域,具體情況如圖2所示。圖2仿真實(shí)驗(yàn)區(qū)域圖Fig.2Hysicalpictureofsimulationexperimentarea上述過(guò)程完成了仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)的適當(dāng)設(shè)置與仿真實(shí)驗(yàn)區(qū)域的適當(dāng)選取,為仿真實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行做準(zhǔn)備。2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析依據(jù)上述設(shè)置的仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù),在選定實(shí)驗(yàn)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)艦船定位時(shí)間、定位成功率來(lái)反映方法的定位性能。艦船定位時(shí)間越短,表明方法定位性能越好。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到艦船定位時(shí)間數(shù)據(jù)如表2所示。由表2可知,提出方法目標(biāo)艦船定位時(shí)間范圍為5.12~5.55ms,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于現(xiàn)有方法平均數(shù)值。定位成功率越高,表明方法定位性能越好。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到艦船定位成功率數(shù)據(jù)如表3所示。表3數(shù)據(jù)顯示,提出方法定位成功率范圍為84.51~89.50%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有方法平均數(shù)值。上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,與現(xiàn)有方法平均數(shù)值相比較,提出方法艦船定位時(shí)間較短、定位成功率較高,充分表明提出方法定位性能更佳。3結(jié)語(yǔ)本文研究以優(yōu)化后的物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),獲取艦船多源信息,通過(guò)時(shí)空校準(zhǔn)融合多源信息,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)艦船的精準(zhǔn)定位,極大地降低了艦船定位時(shí)間,提升了艦船定位成功率,為艦船航行安全監(jiān)控研究提供一定的參考。參考文獻(xiàn):王玉梅,張殿友,徐海洋.多艦協(xié)同超視距定位及其誤差分析[J].艦?
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]艦船磁場(chǎng)動(dòng)態(tài)檢測(cè)中艦船航跡測(cè)量方法研究[J]. 劉勝道,張明,趙文春,周國(guó)華,高俊吉. 海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]多艦協(xié)同超視距定位及其誤差分析[J]. 王玉梅,張殿友,徐海洋. 艦船電子工程. 2018(11)
[3]物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)與實(shí)現(xiàn)方法的比較研究[J]. 荊學(xué)海. 甘肅科技. 2018(04)
本文編號(hào):3268087
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