综合船桥系统中基于电子海图的导航信息融合技术研究

摘要

随着海运事业的发展，海上交通日益繁忙，对船舶导航提出了更高的要求，船舶上的多个导航系统更是加大导航数据的复杂性，如何提高导航精度成为一个亟需解决的问题。本文依托国家高技术船舶科研计划工程“综合船桥系统研制”项目和综合船桥系统研究及产业化武汉市重大科技产业化专项项目，通过对国内外文献资料的查阅和总结，将船舶上的多个导航设备输出的信息进行融合，生成新的导航信息，提高信息准确度，以便更好地为船舶进出港引航、避碰服务。
　　 本文首先介绍了传统的信息融合技术和神经网络理论，尤其是BP(BackPropagation)神经网络，由于BP算法存在着不足，采用遗传算法(GA，GeneticAlgorithm)进行优化，得到GABP算法。分析了AIS(AutomaticIdentificationSystem)和雷达信息融合的必要性后，针对AIS和雷达信息融合模型中的核心内容，即目标关联问题，使用GABP建立目标关联模型，判断和确定了关联目标后，建立AIS和雷达的融合模型。
　　 针对信息融合发展的新趋势，以电子海图的显示为平台，在AIS和雷达导航系统的信息基础上，组建信息融合系统。该系统首先加载电子海图，借助Yima公司提供的YimaEncSDK组件显示海图，分析AIS和雷达的数据，然后建立信息融合模型，并借助于Yima公司为ECDIS应用系统提供的组件YimaEncSDK在VisualStudio(.)开发平台下进行了系统的仿真实验，验证了该算法的实用性、可靠性、有效性。
　　 研究内容如下所示:
　　 (1)介绍了电子海图的组成及主要功能。
　　 (2)结合信息融合的发展状况，分析了信息融合的主要方法，确定了对AIS和雷达的信息进行融合，分析了信息融合的可行性和融合后的优点。
　　 (3)对BP神经网和遗传算法作了相应的分析，针对BP神经网的限制与不足，使用遗传算法优化BP神经网络，提出了GABP算法。对导航数据在时间上和坐标上进行预处理，设计了航迹关联模型和关联算法，得到成关联对的AIS和雷达数据，将关联对数据按照设计的融合模型进行融合。
　　 (4)实验系统仿真。利用Yima公司提供的组件YimaEncSDK，在VisualStudio2008集成开发环境下，使用VC++语言进行开发，将信息融合后的结果显示在电子海图上，验证了GABP算法的有效性与实用性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 引言

1．2 研究背景

1．3 信息融合概述

1．3．1 信息融合原理

1．3．2 多源信息融合模型

1．3．3 信息融合主要算法

1．4 本文研究内容

第2章 电子海图与导航信息概述

2．1 电子海图系统的组成及主要功能

2．1．1 电子海图系统的组成

2．1．2 电子海图系统的主要功能

2．2 导航信息介绍

2．2．1 AIS信息

2．2．2 雷达信息

2．3 导航信息关系

第3章 电子海图中信息融合算法

3．1 BP网络

3．1．1 神经网络概述

3．1．2 BP神经网络概述

3．1．3 BP神经网络融合算法

3．2 遗传算法

3．2．1 遗传算法概述

3．2．2 遗传算法操作

3．3 GABP算法

3．3．1 GABP概述

3．3．2 GABP算法设计

第4章 电子海图中信息融合处理

4．1 AIS与雷达信息融合

4．2 基于GABP网络的目标信息关联模型

4．2．1 导航数据预处理

4．2．2 GABP航迹关联网络

4．2．3 目标关联算法

第5章 船舶导航系统仿真

5．1 融合模型建立

5．2 系统流程设计

5．3 系统开发平台

5．4 仿真实验的实现

5．4．1 海图显示

5．4．2 导航信息显示

5．4．3 实验分析

第6章 结论

6．1 本文主要工作

6．2 未来工作展望

致谢

参考文献