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AIS與雷達目標信息模糊融合方法研究

發(fā)布時間:2017-06-16 01:12

  本文關鍵詞:AIS與雷達目標信息模糊融合方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】: AIS(Automatic Identification System,船舶自動識別系統(tǒng))與雷達是海上兩種重要的船舶助航設備。雷達是傳統(tǒng)的船舶導航設備,它能自主式地探測與跟蹤目標,可得到近水域的交通全景圖像。然而雷達提供的信息量少,精度不高,易受地形氣候影響,探測能力受到嚴重影響。AIS是新型的助航設備,根據(jù)IMO公約強制要求,AIS得到廣泛的應用,且AIS的發(fā)展速度非?。AIS提供的信息量大,動態(tài)信息的數(shù)據(jù)精度高,提供的信息不容易受地形、天氣和海況的影響。然而AIS是被動的監(jiān)測跟蹤目標,非強制性履約船舶及浮標物等只能通過雷達才能監(jiān)測到?紤]到AIS和雷達各有優(yōu)缺點,并且能夠優(yōu)勢互補,因此將AIS與雷達的目標動態(tài)信息融合能夠提高目標信息的精度和可靠性。 本文對AIS與雷達目標動態(tài)信息融合進行了研究。從串口讀入AIS與雷達信息,進行電文解析。對AIS與雷達進行坐標轉換后,采用T_D時空粗關聯(lián)算法進行粗關聯(lián)判斷,對滿足粗關聯(lián)條件的AIS目標和雷達目標進行時空統(tǒng)一推算。然后采用綜合因素模糊評判算法進行細關聯(lián)判決。最后對固定關聯(lián)的AIS目標和雷達目標的動態(tài)信息采用加權合并算法進行融合。 對算法模型,采用EXCEL和MATLAB軟件,論文進行了大量的計算機仿真。仿真結果表明AIS與雷達目標信息模糊融合算法是正確的;融合后的目標動態(tài)信息接近于AIS目標動態(tài)信息;根據(jù)統(tǒng)計,融合的目標動態(tài)信息精度比AIS與雷達目標信息精度都有所提高。 基于電子海圖平臺,采用Visual C++開發(fā)工具,初步實現(xiàn)了AIS與雷達目標信息模糊融合算法,在ECDIS上顯示AIS、雷達及融合目標信息。實測數(shù)據(jù)和實測結果都表明了:AIS與雷達目標動態(tài)信息模糊算法可以正確地從多個AIS目標航跡中識別出與雷達目標相關的航跡;融合目標的動態(tài)信息接近AIS目標的動態(tài)信息;融合后的曲線比AIS與雷達目標動態(tài)信息的曲線平滑;融合算法模型是正確的、可行的,而且易于工程的實現(xiàn),具有實用性。
【關鍵詞】:船舶自動識別系統(tǒng) 雷達 目標關聯(lián) 融合
【學位授予單位】:集美大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:U675.7
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第1章 緒論10-17
  • 1.1 選題背景及研究意義10-13
  • 1.1.1 AIS 與雷達信息的互補性10-12
  • 1.1.2 課題研究的意義12-13
  • 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.2.1 多傳感器信息融合研究現(xiàn)狀13
  • 1.2.2 AIS 與雷達目標信息融合研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.3 研究的主要內(nèi)容與技術路線15-17
  • 1.3.1 研究的主要內(nèi)容15-16
  • 1.3.2 研究的技術路線16-17
  • 第2章 AIS、雷達與多傳感器信息融合簡介17-30
  • 2.1 AIS 概述17-25
  • 2.1.1 AIS 發(fā)展概況17
  • 2.1.2 AIS 系統(tǒng)的組成和功能17-19
  • 2.1.3 AIS 結構與工作模式19-20
  • 2.1.4 AIS 電文內(nèi)容與電文解碼20-25
  • 2.2 船用雷達概述25-28
  • 2.2.1 航海雷達的發(fā)展與工作原理25-26
  • 2.2.2 雷達的電文內(nèi)容與電文解碼26-28
  • 2.3 多傳感器信息融合技術概述28-30
  • 2.3.1 多傳感器信息融合原理與功能結構模型28-29
  • 2.3.2 多傳感器信息融合技術的優(yōu)點29-30
  • 第3章 AIS 與雷達目標動態(tài)信息融合算法30-40
  • 3.1 融合算法概述30
  • 3.2 目標信息坐標變換30-33
  • 3.2.1 AIS 目標位置數(shù)據(jù)坐標轉換31-32
  • 3.2.2 雷達目標數(shù)據(jù)坐標轉換32-33
  • 3.3 目標T_D 粗關聯(lián)判決33-35
  • 3.3.1 目標 T_D 粗關聯(lián)判決概述33
  • 3.3.2 時間粗關聯(lián)33-34
  • 3.3.3 距離粗關聯(lián)34
  • 3.3.4 粗關聯(lián)準則34-35
  • 3.4 目標時空統(tǒng)一35-37
  • 3.5 多因素模糊綜合細關聯(lián)評判37-39
  • 3.5.1 模糊單因素集37
  • 3.5.2 模糊單因素集評判矩陣37-38
  • 3.5.3 綜合因素模糊集評判矩陣38
  • 3.5.4 雙門限細關聯(lián)評判38-39
  • 3.6 動態(tài)信息合并39-40
  • 第4章 計算機仿真40-48
  • 4.1 仿真初始條件和仿真參數(shù)設定40-42
  • 4.2 仿真結果及討論42-48
  • 第5章 算法的工程實現(xiàn)及驗證48-64
  • 5.1 算法的工程實現(xiàn)48-51
  • 5.2 算法的實地驗證51-64
  • 5.2.1 算法實地測試界面51-54
  • 5.2.2 實地測試數(shù)據(jù)54-58
  • 5.2.3 實地測試驗證結果58-64
  • 第6章 結論與展望64-65
  • 致謝65-66
  • 參考文獻66-69
  • 附錄69-81
  • 在學期間發(fā)表的學術論文81

【相似文獻】

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  本文關鍵詞:AIS與雷達目標信息模糊融合方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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