【摘 要】
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目前用于海上船只大范围连续监测的传感器设备主要有船只自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）、高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）等,AIS能够提供合作船只的精确信息,HFSWR可以全天候、大范围的连续监测部署海域的所有船只。将AIS和HFSWR传感器数据进行融合,可以提供监测范围内更精确、更完
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（No.2017YFC1405200）; 国家自然科学基金（61701263），合成孔径技术在高频地波雷达船只目标检测中的应用
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目前用于海上船只大范围连续监测的传感器设备主要有船只自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）、高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）等,AIS能够提供合作船只的精确信息,HFSWR可以全天候、大范围的连续监测部署海域的所有船只。将AIS和HFSWR传感器数据进行融合,可以提供监测范围内更精确、更完备的船只活动信息。本文针对AIS和HFSWR协同工作时的跟踪与融合问题,对HFSWR航迹生成及修复、AIS和HFSWR双频航迹融合展开研究,并开发了适用于实际工程应用的船载多传感器数据融合模块。主要研究内容分为以下几点:1.针对HFSWR的传感器测量特点和海上船只运动特征,研究了适用于HFSWR的航迹生成和修复算法。根据雷达多帧累积的探测点迹,使用M/N逻辑法进行航迹起始,对成功起始的航迹使用最小代价算法进行数据关联,并使用去偏转换测量卡尔曼滤波（Debiased Converted Measurement Kalman Filter,DCMKF）算法进行状态滤波。对于航迹生成中产生的部分航迹断裂情况,采用逆向检验的方式判断是否来自同一个目标。通过实测HFSWR数据进行实验验证,实验结果显示所提出的航迹生成及修复算法具备较好的航迹生成和修复能力。2.针对雷达探测到的航迹发生断裂的情况,提出了一种AIS和HFSWR双频航迹的关联和融合算法。算法通过计算航迹之间的模糊综合评判值来得到航迹之间的倾向度序列,再由迭代搜索算法对航迹进行聚类以获得航迹集群,最后将航迹集群及倾向度序列输入改进盖尔-沙普利（Improved Gale-Shapley,IGS）算法来进行博弈以得到关联结果。最后,对互相关联的航迹在公共时间进行航迹融合,非公共时间进行航迹偏差修正。利用AIS和双频HFSWR的实测数据和仿真数据进行实验验证,实验结果表明:所设计的算法能够应对其他航迹关联算法忽略的航迹断裂问题,且在密集区域的关联性能优于全局最近邻算法。3.针对工程应用的实际需求,基于C#编程语言开发了船载多源融合模块,主要功能为点迹融合和航迹融合。模块主要具备实时订阅接收局部传感器数据、筛选具备融合条件的数据文件、数据融合处理等功能。经过验证,模块可以满足实际工程环境下的应用需求。
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