内河AIS与VTS的信息融合技术研究与仿真

船舶交通管理系统(VTS)在提高船舶航行效率、保障船舶航行安全等方面具有重要作用。传统的船舶交通管理系统采用雷达等传感器作为基本检测手段,受到雷达探测距离和精度等技术条件的限制,在船舶定位、导航等方面存在一定的缺陷。随着互联网技术和信息融合技术的发展,雷达探测器与船舶自动识别系统(AIS)相结合的船舶交通管理系统成为研究的热点。船舶自动识别系统(AIS)结合了信息技术、互联网技术和通信技术,对船舶的航向、航迹、航速等信息采集和处理,并利用VHF发送给信号覆盖区域内的其他船只。本文针对我国内河航运船舶的交通管理系统,研究了AIS与雷达信号的信息融合算法、航迹关联算法等,对提高内河船舶交通管理系统的性能有重要的作用。     

船舶海上远距离目标搜索定位算法研究

基于高频超视距雷达的船舶海上远距离目标探测技术是一种利用雷达系统进行海上目标探测和测距的技术。该技术利用高频电磁波的特性,通过发射电磁波并接收目标反射回来的信号,实现对远距离目标的探测和定位。该技术的关键在于如何实现雷达探测过程的海杂波、地杂波等干扰信号的过滤,提高远距离探测的高频超视距雷达系统的工作精度。本文分别从高频超视距雷达的工作原理、杂波干扰信号建模、信号过滤、远距离目标探测算法等方面进行研究,通过该目标搜索和定位技术,船舶可以在海上实现对远距离目标的实时监测和跟踪,提高海上安全性和航行效率。     

船舶导航系统中雷达与AIS信息融合系统分析

船舶自动识别系统(AIS)是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。而雷达同样是海上交通获取船舶目标信息的重要设备。二者目标信息在内容信息和数据精度上存在差异性,且具有互补性。为了获得船舶目标更精确和更可靠的信息,将其目标信息进行融合。文章提出了一种雷达与AIS信息融合的实现方法,并描述了将其实现的具体过程。     

恶劣气象环境下的船舶编队自动导航方法研究

海上交通的繁忙,使传统的雷达设备已很难完成恶劣环境下船舶的自动导航任务。为此,本文结合雷达设备和船舶自动识别系统,实现两者优势互补,更好的为船舶安全提供保证。首先比较雷达和自动识别系统各自的优缺点,接着提出二者信息融合的模型,重点对数据融合中涉及的坐标变换、时间配准、数据关联进行方法介绍。最后提出融合模型下步有待研究的方向。     

舰船雷达与AIS信息融合技术

雷达和自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是配备最多的2类安全助航设备,在海上船舶导航领域发挥着不可替代的作用。由于雷达与AIS提供的信息具有良好的互补性和冗余性,二者融合可以改善探测性能、提高导航系统的精度和可靠性,是近年来海上导航技术的重点发展方向。本文首先介绍雷达/AIS信息融合技术,接着总结其国内外研究现状,并重点阐述航迹关联和信息融合两项关键技术的研究现状,最后提出雷达/AIS信息融合技术发展中待解决的问题,并展望其未来发展趋势。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时,因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响,易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降.针对这一问题,本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想,把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对,求出目标状态当前时刻的区间估计,去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据,再作2次融合.仿真结果表明,应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合,不仅算法简单,而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性.     

船舶通信系统的AIS与雷达信息融合技术研究

我国目前阶段,雷达技术的应用范围相对广泛,特别是在海上监视领域中。其中,高频地波雷达能够实现超视距探测与跟踪,并实时监视区域内的动态目标,但却无法准确地提供目标身份信息。而AIS,即船舶自动识别系统的应用,则能够对监视区域内部的目标信息进行详细地检测,在识别目标类型与身份方面获得了极大的便利。然而,AIS却无法提供非合作目标信息数据。由此可见,两者各有优缺点,在提供信息方面能够实现互补,所以,船舶通信系统的AIS与雷达信息融合技术的系统化研究十分有必要。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时，因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响，易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降。针对这一问题，本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想，把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对，求出目标状态当前时刻的区间估计，去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据，再作2次融合。仿真结果表明，应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合，不仅算法简单，而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法

雷达和船舶自动识别系统(AIS)是保证现代船舶航行安全的重要导航设备。针对1部雷达和1部AIS得到的目标航迹进行融合,提出1种基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法,采用模糊数学中的正态隶属函数法来进行航迹相关,数据融合则采用参数加权方法,并将融合后数据进行多项式拟合,用以提高导航数据信息的精度与可靠性。通过仿真实例验证了此方法的可行性与有效性。     

基于平台定位信息的雷达系统偏差估计技术研究

雷达系统偏差的存在,使雷达探测到的目标航迹严重偏离目标的真实运动轨迹,从而影响融合中心的航迹关联性能。文章研究了雷达系统偏差特点,分析了平台定位信息特性,提出了借助编队中我方的平台定位信息来估计雷达系统偏差的相对配准方法,并根据数理统计中的点估计原理来推导了相应算法。仿真实验表明,该算法有效。     

多传感器时空配准问题的研究与思考

战场态势中频繁出现的一批目标变多批、混批、目标跟踪错乱、轨迹中断等现象,表面上看是融合出了问题,但究其根本原因,则可归结为目标探测信息的时空一致性的差异。由此,本文着重探讨多传感器时空配准问题,认为构建时间同步体系是解决时间同步问题的基础。其中,保证各节点时间同步的关键是建立可追踪的溯源链和动态监控措施。同样,解决空间配准问题则需要灵活运用多种配准方法。本文对其中两类典型的方法(公共目标配准和协同目标配准法)的原理模型进行推导及数字化仿真,同时,为了应对各类不确定的复杂的战场环境,面向多传感器时空配准,给出一个统一的时空配准问题的处理框架。     

面向识别的船舶目标雷达回波技术研究

雷达系统在船舶导航控制中具有非常重要的作用,其不光能够实现目标探测,同时也能够对目标的运动状态进行识别,因此,本文重点优化了船舶雷达的目标探测能力。本文首先介绍船舶雷达信号自动检测系统的工作原理,通过加入抗干扰算法,提高了雷达对目标的识别能力,在对回波技术进行优化的过程中,主要通过优化调制模型实现,首先将雷达回波中的各项干扰噪声进行滤除,保证了回波信号的正确率,这样在目标检测时,优化后的雷达回波中包含了更多的有用信息,提高了其目标检测能力。     

船舶交通服务系统雷达网误差配准算法

在船舶交通服务系统(Vessel Traffic Services,VTS)利用多台雷达组成的雷达网中,如果雷达的系统误差未经配准就进行多雷达数据融合,则会使融合结果不可信而严重影响其航迹跟踪质量.平方根无味卡尔曼滤波 (Square-root Unscented Kalman Filter,SRUKF)是一种改进的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法,它借鉴了平方根卡尔曼滤波(Square-root Kalman Filter,SRKF)能克服滤波发散的思想来设计滤波器,不仅具备无味卡尔曼滤波的全部优点,而且克服了无味卡尔曼滤波由于滤波数值计算中舍入误差的积累而容易导致协方差矩阵失去非负定性的缺点,具有更好的数值稳定性.利用平方根无味卡尔曼滤波实现船舶交通服务系统中的雷达网系统误差配准,并通过Matlab仿真对该方法和无味卡尔曼滤波的滤波性能进行了比较,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

海上无人驾驶技术中的数据融合应用技术

现有的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术存在数据精度差、数据波动大的弊端,为了解决上述问题,提出海上无人驾驶船舶数据融合应用技术研究。AIS与雷达设备采集的船舶数据存在较大的差异,采用聚类方法与高斯-克吕格投影方法分别对数据的时间与空间进行校准,得到采集时间序列一致、表述一致的船舶数据,以此为基础,利用模糊数学算法对目标船舶的关联航迹数据进行求取,以关联航迹数据为依据采用加权融合算法对AIS与雷达数据权值进行分配,实现海上无人驾驶船舶数据的融合应用。通过性能测试得到,与现有的数据融合应用技术相比较,提出的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术极大的提升了数据精度,降低了数据波动的幅值,说明本文方法的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术具有更好的性能。     

船舶导航雷达数字信号处理机的FPGA电路设计与优化

导航雷达在目标探测、海上避碰等方面发挥着重要的作用,是现代船舶不可或缺的设备.导航雷达数字信号处理机利用数字信号处理器处理雷达电磁波的回波信号,进行各个频段回波信号的过滤、处理,最终获取被测目标的详细信息.船舶导航雷达系统的目标探测精度与信号处理机的性能有密切的关系,因此,有必要针对雷达数字信号处理机进行优化升级.本文...     

多信息源的航道探测数据建模及信息处理

航道信息采集和数据建模有助于船舶的导航,传统的电子海图在航道建模时采用二维建模方式,在建模和应用性上表现较差,使用者的用户体验也不好。针对这一问题,本文结合信息融合技术和DEM建模技术,针对船舶多信息源的航道探测信息,设计了一种航道探测数据建模与信息处理系统,有助于改善船舶电子海图的模型精度,使船舶工作人员获取三维立体的航道数据。     

基于PLC技术的船舶信号接收器设计

船舶在海面航行时,雷达发射信号易受到海雾等自然条件的影响,导致雷达信号接收器采集的回波信号中存在大量噪声,当雷达信号接收器的灵敏度相对较低时,船舶雷达系统目标探测的精度较低.针对这一问题,行业内采用多种先进技术对船舶雷达信号接收系统进行灵敏度的提升.本文对现有的雷达接收系统的关键硬件模块进行详细分析,基于PLC技术开发...     

基于异类传感器的数据融合系统

运用各种有源和无源探测设备在内的异类多传感器集成提供多种观测数据,同时通过不同传感器之间的关联来提高数据精度,可以得到关于目标的更多特征信息,从而为身份识别、态势估计提供更多的依据.基于异类传感器的数据融合系统实现了雷达、ESM等异类传感器的数据关联与融合.仿真结果表明:系统能提供更高精度的数据,获得目标的更多特征信息,并可对目标实施有效识别.     

雷达脉冲阵列信号的处理和波达方向分析

基于雷达系统的目标跟踪和导航技术在舰船领域具有重要的意义,起到目标探测、定位与导航等作用。而雷达信号的处理技术保障了雷达的精度,是雷达探测领域的研究重点。本文研究的对象是一种雷达脉冲阵列信号的分析技术,首先对雷达脉冲阵列进行了数学建模,并分析雷达脉冲阵列信号的方向特性,基于经验模态分解技术对雷达脉冲阵列信号的波达方向及传递特性进行分析与仿真,对于改善舰船雷达系统的精度有重要作用。     

卡尔曼滤波器在舰载雷达目标跟踪中的实现

舰载雷达目标追踪系统可以探测和跟踪海面、水下和空中的目标,为船舶导航等提供重要的目标数据,保障船舶安全和正常航行。卡尔曼滤波器(CKF)是基于容积卡尔曼滤波算法设计的一种典型非线性滤波器,近几年来获得了广泛的关注。本文利用容积卡尔曼滤波器,对传统舰载雷达系统进行鲁棒性和近似线性的优化,提高舰载雷达目标追踪的效率和精度。