基于模糊综合函数的AIS与雷达信息融合研究

摘要

我国是海洋航运大国，随着经济的不断发展，雷达和AIS在海洋航运安全中发挥越来越重要的作用。雷达对船舶周围的航行环境具有自主的、比较全面的监测能力，其功能仍然无法被替代;而AIS是一种新型助航系统，在改善船舶航行安全方面发挥着巨大作用。因此，AIS与雷达信息融合，优势互补，成为航运安全技术发展的一种必然趋势。
　　 本研究在分析研究AIS与雷达信息差异性的基础上，通过对模糊数学理论的学习与研究，找出可行的AIS报告目标与雷达跟踪目标的相关技术手段，采用模糊综合函数进行融合。本文的研究内容分为以下三个阶段:第一阶段是进行航迹信息预处理。首先进行坐标变换，将AIS与雷达信息统一在一个坐标系中;其次进行时间和空间初级关联判决，排除大部分不相关的船只信息，缩小判决的范围;最后进行时间校准，采用自适应时间校准方法，将时间归一化至时间间隔较小的传感器，利用三次样条函数获取AIS和雷达任意时刻的数据。第二个阶段是航迹关联高级判决。利用航速、航向、距离和方位角差值的平方作为单因素模糊集，应用综合因素模糊评判算法进行高级关联判决，选择柯西分布函数作为隶属度函数，增加了判决的灵活性。第三个阶段是对关联的数据进行融合处理。对高级关联判决为同一船只的雷达和AIS数据进行最优加权融合处理，并采用递推最小二乘法对数据进行进一步处理，降低误差。
　　 利用计算机编程，采用Visual C++编程工具，实现AIS与雷达的信息融合的算法。利用相关算法在电子海图上显示AIS与雷达信息融合后的图像。融合后的目标动态信息比雷达和AIS信息精度都有所提高。证明本文提出的融合算法是正确的，可行的。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 论文来源

1．1．2 研究背景

1．1．3 研究意义

1．2 研究现状

1．2．1 研究现状

1．3 论文研究内容

1．4 文章内容及结构

第2章 自动识别系统简介

2．1 AIS简介

2．2 AIS的特点及应用

2．2．1 AIS的使用频率及调制方式

2．2．2 SOTDMA技术

2．2．3 AIS的基本功能

2．3 AIS与雷达融合必要性

2．3．1 AIS信息与雷达的特点

2．3．2 AIS与雷达的互补性

2．4 本章小结

第3章 基于模糊综合函数AIS与雷达信息融合

3．1 融合系统简介

3．1．1 融合系统简介

3．1．2 融合算法实现

3．2 信息预处理

3．2．1 坐标变换

3．2．2 初级关联判决

3．3 递推最小二乘法时间校准

3．3．1 外推法

3．3．2 最近邻规则中心聚类法

3．3．3 基于最小二乘法准则的插值拟合时间校准方法

3．3．3 自适应归一化采样时间间隔

3．4 高级关联判断

3．4．1 模糊单因素集评判矩阵

3．4．2 综合因素模糊集评判矩阵

3．4．3 双门限高级关联评判准则

3．5 动态信息融合

3．5．1 最优加权与递推最小二乘法相结合的融合算法

3．6 本章小结

第4章 算法实现与验证

4．1 船舶数据采集

4．1．1 数据融合阶段的测试数据

4．2 融合实现

4．2．1 参数设置

4．2．2 采样数据

4．3 融合结果及误差分析

4．4 本章小结

第5章 融合结果海图显示

5．1 海图显示

5．1．1 墨卡托投影正逆变换

5．1．2 平面直角坐标转换为屏幕坐标

5．2 融合系统模型设计的开发环境

5．3 融合信息显示

5．4 本章小结

结论

参考文献

致谢

研究生履历