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为了提高船舶航行安全性,并应对航行过程潜在碰撞风险,提出海上高速航行船舶触礁距离实时计算方法。通过航海雷达探测船舶航行环境中的礁石目标,确定极坐标系下的位置坐标后,将其转换地心垂直坐标系下,构建基于PLSTM-FCN的船舶航迹预测模型,从船舶自动识别系统中获取高速航行船舶历史位置、航速、航向、船舶长度、宽度以及吃水深度等AIS数据,将其作为模型输入,模型输出为船舶航行实时位置预测结果,结合礁石目标位置,完成触礁距离的实时计算。实验结果表明,该方法可预测船舶航行航迹,预测MSE值仅为0.002 2;可实现船舶触礁距离的实时计算,计算结果与实际距离误差介于0.77~1.55之间。 相似文献
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低速水面目标由于在雷达扫描周期内运动距离较小,受雷达测量精度的限制,导致通过航迹滤波输出的航速误差相对目标航速而言往往较大。针对该问题,分析了距离、方位、俯仰各测量误差对航速精度的影响,提出一种基于两级策略的航速精确解算方法。最后,通过仿真试验对算法进行验证,结果表明该算法能够有效提高航速精度。 相似文献
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标准的无损卡尔曼滤波算法(UKF)是一种高效的线性化航迹追踪算法,但UKF控制策略中的AUV系统采样时间间隔一般都被设置为常数,这可能会影响导航预测结果的误差精度。文章在简要阐述标准UKF算法原理的基础上,通过两种判断与反馈机制,调整UKF算法每一步的采样时间间隔t,从而实现对系统采样时间间隔的自适应变化。由此提出了基于马氏距离的优化无损卡尔曼滤波算法(MUKF)与基于灰色关联度的优化无损卡尔曼滤波算法(GUKF),以实现对AUV航行轨迹的精确预测与控制。对比两种优化后的UKF算法的仿真实验结果,进一步验证了之前所提出的假设。基于AUV航迹追踪技术的两种优化UKF算法与标准的UKF算法相比,具有更高的航迹预测误差精度和鲁棒性。 相似文献
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从《内河通航标准》看某些特殊限制性航道宽度的确定 总被引:2,自引:2,他引:0
通过对国家标准《内河通航标准》(GB50139-2004)的分析和计算,找出了影响航道宽度的主要参数和变动范围。当船舶或船队的尺度确定后(主要是长和宽),航道宽度即取决于航迹带宽度,而航迹带宽度又取决于航行漂角的大小。根椐特殊限制性航道———中间渠道和渡槽的运行特点,推求出其宽度的计算方法和结果。此时仍可用GB中相同的计算公式,对于1~3级航道航行漂角取2°;4~5级航道取1°;6~7级航道取0.7°。安全距离对单线航道取两个0.17倍航迹带宽度;对双线航道取0.34倍两个船舶或船队的航迹带宽度。 相似文献
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充分利用目标的位置、速度信息进行航迹融合 ,在一定条件下能够改善目标的航迹精度。本文对基于互协方差的航迹融合算法进行了仿真分析 ,并对航迹融合模型的稳定性进行了探讨。由于传感器精度的差异 ,不同精度传感器融合会产生不同结果 ;在对模型及其稳定性分析基础上 ,给出了传感器融合的限定条件和适用场合 相似文献
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卡尔曼滤波器在船舶航迹跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了利用卡尔曼滤波技术获取船舶航迹的参数的方法。借助这些参数,通过每次的时间更新和测量更新,连续预测出跟踪点的下一个位置,以此来确定船当前的位置与预测航迹的相对关系,从而提高跟踪的效率和精度,并给出了计算机模拟结果。 相似文献