基于船舶避碰的数据融合方法研究

摘要

海上船舶避碰问题一直是船舶航行安全研究的热点和难点。多年来，由于船舶受航行水域、海况、气象条件、交通密度、船舶自身条件以及驾驶人员的操作经验和水平等因素影响，船舶遭遇碰撞、触礁等意外事故仍常有发生，严重威胁着人员的生命安全和财产损失。特别地，随着近来我国对外经济的日益繁荣和不断发展，使海上贸易运输成倍增长，从而给船舶的航行安全和有效避碰带来了许多技术难度和不利因素。如，当本船在海上航行遭遇到多船碰撞危险时，若仅靠观察的信息和凭其自身知识、阅历和工作经验而作出的避碰决策是远远不够的。因为这里涉及到避让行动的大小和避让时机的问题，如果驾驶员过早行动，这既没必要也不符合船长和驾驶员的避碰心理，但若过晚行动则会造成船舶之间的行动不协调而产生碰撞危险。所以，为了减轻驾驶人员的劳动强度和心理负担，适应现代船舶海上航行安全自动化的需要，研究利用多传感器数据融合技术，及时为驾驶人员提供预测或预报未来时刻目标船相对于本船的精确位置和运动状态，辅助驾驶人员提前预警和采取转向避碰准备，仍将具有十分重要的现实意义。
　　 本文将从实际应用出发，探索目标受雷达自身探测精度、低空杂波等因素影响下，对不完整、不精确、不可靠、甚至相互矛盾的量测数据的处理方法。主要涉及:①针对船舶避碰决策系统中的船舶运动趋势和避碰时机建立数学模型，计算出避让中的两个最根本要素--相对于本船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA；②应用灰色系统理论预测模型，实时预测各目标船相对于本船在下一时刻的运动参数，预估目标船相对于本船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA。同时，针对灰色预测模型预测误差大问题，提出了先缓冲后预测的处理思想，并对缓冲算子作了改进；③应用状态滤波和多传感器探测的数据融合技术，给出目标位置和状态的精确估计，改善和提高系统跟踪目标的精度。
　　 通过仿真分析，表明本文研究的思想不仅有利于提高船舶避碰系统跟踪目标的精度，而且还能使驾驶员在采取避让行动前，预知避让结果和做到心中有数之目的。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究的意义、目的及应用前景

1.2 国内外研究现状、水平和发展趋势

1.2.1 船舶避碰技术

1.2.2 数据融合技术

1.3 主要研究内容

第二章 船舶避碰数学模型

2.1 船舶避碰规则

2.1.1 船舶避碰过程

2.1.2 碰撞危险

2.1.3 最近会遇距离

2.1.4 最近会遇时间

2.2 船舶避碰数学模型的建立

2.2.1 建立模型的基本假设

2.2.2 船舶避让要素

2.2.3 避让要素的计算

2.3 本章小结

第三章 数据融合技术

3.1 数据融合的目的、意义

3.2 数据融合的层次

3.3 数据融合的结构形式

3.3.1 集中式融合

3.3.2 分布式融合

3.3.3 混合式融合

3.4 数据融合的系统构成

3.5 数据融合的方法

3.5.1 估计方法

3.5.2 统计方法

3.5.3 信息论方法

3.5.4 人工智能方法

3.6 本章小结

第四章 基于灰色GM(1，1)模型的船舶跟踪与预测

4.1 灰色预测模型

4.2 灰色GM(1，1)模型的理论分析和存在不足

4.2.1 理论分析

4.2.2 存在不足

4.3 灰色预测模型的改进

4.3.1 缓冲算子的应用

4.2.2 灰色速度模型

4.4 本章小结

第五章 数据融合在船舶避碰中的应用

5.1 加权最小二乘数据融合

5.1.1 最小二乘估计

5.1.2 加权最小二乘数据融合

5.1.3 仿真结果

5.2 卡尔曼滤波

5.2.1 卡尔曼滤波算法

5.2.2 仿真结果

5.3 数据融合算法的优化

5.3.1 加权最小二乘数据融合和卡尔曼滤波的综合运用

5.3.2 多部雷达不同步情况处理

5.4 本章小结

第六章 课题的总结与展望

6.1 课题总结

6.2 课题展望

致谢

参考文献

附录