雷達、AIS數據融合應用技術研究

信賵與電靦

20188

年第期

China Computer&Communication

針|機工程裘用技術

雷達、數據融合應用技術研究

AIS

彭鳴

(中國西南電子技術研究所，四川成都610036)

摘要：目前的數據融合技術工程應用環境多樣，仿真環境中的研究結論未必能完全適應現實應用要求，因此，在

該技術的工程應用中還存在著各種各樣的實際問題。以海警戒雷達及設備數據的融合為應用背景，從多源信息的關

AIS

聯情況、融合航跡的質量、融合程序的流程合理性等角度出發，提出了 一個較完備的雷達、數據融合技術工程應用

AIS

架構，通過真實傳感器數據進行了驗證，并取得較好的工程應用效果。

關鍵詞：數據融合；;關聯概率；評價指標

AIS

中圖分類號：957. 5 文獻標識碼： 文章編號：1003-9767 (2018) 08-039-03

TNA

Rearch on Radar and AIS Data Fusion Application Technology

Peng Ming

(SouthwestChinaInstituteofElectronicTechnologyChengduSichuanChina

, 610036, )

inthenotapplicationsimulationenvironmentcancompletelyadapttotherequirementsforengineeringSothereareallkindsof

AbstractAtprenttheengineeringapplicationenvironmentisvariousforthedatafusiontechnologyTherearchconclusion

： , .

practicalproblemsinthedatafusionapplicationengineeringIntheengineeringbackgroundofwarningradarandAISequipment

datafusionweputoutamorecompleteapplicationframeworkforthedatafusionofthewarningradarandtheAISequipmentThe

applicationframeworkincludesthemulti-sourceinformationassociationthemulti-trackfusionandthefusionprocessingmodel

.

.

, .

Therealdatasshowtheapplicationframeworkisvalidated

, .

.

KeywordsdatafusionAISassociatedprobabilityasssmentindex

： ; ; ;

1引言

鑒于數據融合技術工程應用環境多樣性，實驗室的理論

研究結論應用于工程的用例有限，因此，在實際工程應用中

雷達、

AK

上

雷達、

AB

上

AJS

雷達、

時間、批號、

規范

位置、航南、

還存在著各種各樣的實際問題，如多源信息關聯判斷、融合

報信息

報信息

化信息

i

鍵_

航跡質量改善、傳感器系統誤差校正、關聯概率評價、融合

雷達

規

ALS

規范化

處理系統流程等。結合實際工程應用背景，即現役岸海警戒

雷達、

AB

上

傳

范

信息，關聯信息

狀

雷達上報目標眾多，且無法區分目標屬性，300噸以上民用

報信息

感

化

態

_

器

雷達、

處

.彳邊、航南、

計

批

間

號

位

置

目標均安裝設備（民用船舶識別系統），雷達、數

AISAIS

數

ALS

上

理

AB

雷達、

-時間，批號

，

估

規范

航

向

據

報信息

化信息

:航速_

航

藤

態

據融合技術的應用，集成現役岸海警戒雷達和基站設備，

AIS

收

網

勢

形成具有綜合識別功能的系統，完成目標關聯、信息融合和

發

絡

顯

數

示

屬性判別功能[1]，提髙現役岸海警戒監視系統的目標跟蹤精

據

時間、批號、

時

間

接

屬

位置、航南、

批

號

、

度及持續時間、目標綜合識別性能等。

收

性

?航速等

廚

性

、

信

息

德

等

識

2工程實現的軟件結構

別

結合實際工程背景，建立一個如圖1所示的雷達

、AIS

圖1雷達、數據融合技術工程應用架構

AIS

數據融合技術工程應用架構。

該雷達、數據融合技術工程應用架構以海軍觀通站

AIS

作者簡介：彭鳴（1978-)，男，湖北安陸人，本科，工程師。研究方向：系統總體設計、信息系統設計與集成等。

39

針機工程裘用技術

I

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為觀測平臺，由觀通站內的岸海警戒雷達和基站觀測監

AIS

按上述檢驗方法，設某子源被更新，若不存在系統航跡，

視海域內的目標活動情況，將不同設備觀測到的目標信息匯

則利用該子源建立系統航跡；否則，用該子源與所有系統航

集并進行融合處理，得到更全面、更準確的艦船目標信息，

跡進行相關性檢驗，若與其中一系統航跡關聯成功，則兩航

實現對監視海域內艦船目標的發現、跟蹤、鑒別和認知。

跡為實驗關聯，記錄關聯次數#與關聯成功次數&若該子

3工程實現的相關問題

源已建立了實驗關聯，滿足且則兩航跡為固

定關聯；滿足#2 5、2,則撤消兩航跡的實驗關聯；若

數據融合技術在工程中的合理應用，首先要分析數據融

由多個子源與系統航跡關聯，則進行多義性處理，選取關聯

合技術在真實環境中與在仿真環境中可能存在的各種不同，

質量最好的子源與系統航跡進行關聯；若該子源是建立系統

提出相應的實際應用問題，并找到合理的解決方案。雷達、

AIS

數據的融合可能存在以下幾方面的實際問題。

航跡的子源，則該子源與其他系統航跡進行相關性檢驗，若

檢驗成功，則撤消該系統航跡，建立實驗關聯，否則，直接

(1) 要分析真實工程環境中兩類傳感器數據的特點，

更新系統航跡。

從而選擇融合算法；

(2) 真實工程環境中傳感器，特別是主動雷達存在明

3.2雷達設備的系統誤差

顯的系統誤差，在進行融合前必須確定并校正這些系統誤差；

設雷達與探測誤差;、么^2分別服從均值為

AISAq

(3) 真實工程環境中，由于目標的真實情況無法確切

知道，因此，目標關聯概率的統計也要采取不同于仿真環境

XrX

，方差分別為的正態分布，則由概率論知識可知：

2服從均值為、方差為的正態分布。

中的方法。

設雷達探測模型為之=+，探測模型為夂=+2,

XAISxA

x

3.1傳感器數據特點分析及關聯準則

其中為真值，^、雷達、的探測誤差，包括

xAAIS

AISGPS

通過提供準確的位置和航行數據，實現精確

隨機誤差和系統誤差，由概率論可知元-毛服從均值為-

A

的定位不受距 可靠的船舶跟蹤和髙精度的定位，所以

w

2、方差為的正態分布。由統計知識可知：只要知道

AIS

足夠多的差值元-元就可以求出均值仏-仏。

離和位置影響。而雷達數據的距離和方位精度設計有關，距

當雷達存在較明顯的系統誤差時，雷達探測值要么始終

離精度略低于。雷達方位精度隨著目標距離加大而提髙，

AIS

比探測值大，要么比探測值小，兩者探測的同一目

低于。當船舶對遇、超越時，雷達常常出現交錯跟蹤現象。

AIS

AISAIS

標航跡各偏向一邊，則可認定與雷達間有系統誤差。由

對那些同時被和雷達跟蹤的船舶而言，能夠在兩

AISAIS

AIS

于誤差只有幾十米，且兩者的差值基本上都是公里級的，

船離得很近時繼續保持跟蹤。真實探測數據分布情況如圖2

AIS

則可認為的系統誤差相對于雷達系統誤差可忽略不計，

AIS

所示。

認為雷達相對于的系統誤差就是雷達的絕對誤差。

AIS

實際上，雷達與的差值的均值Wl-W2就是雷達相對

AIS

于的系統誤差，也就是雷達的系統誤差，設雷達誤差模

AIS

型為：

只需求出雷達與差值在距離與方位角上的均值，這

AIS

個均值就是雷達在距離與方位角上的系統誤差。考慮到隨機

誤差，可由大數定律通過求樣本平均差值得到差值均值。

設經過時空對準、數據關聯到同一目標的球坐標

AIS

系，則可求出經過時空對準后雷達與在距離與方位角上

AIS

的差值，設第/周期共有對判為同一目標的與雷達子

AIS

選擇位置、速度等共〃個因素作為模糊因素集，選擇正

源，每對子源的位置分別是及」4馬、與及_兄4'_、

y

態型髙斯分布函數作為隸屬度函數，考慮兩航跡第灸個因素

設到當前為第#周期，則可計算統計系統誤差

的相似度為 = [_^()2]，其中。為調整度，一般以誤

AWexpt

R_SYS

、。

a_SYS

差的3倍為關聯門限設計調整度為1/9, ^為兩條航跡第灸個

R_sys = fjfj(R_RADIJ-R_AISlJ)/(fjMl)

因素的差值^為兩條航跡第^個因素的方差之和

< i=y:

在分別計算了各因素的隸屬度之后，采用各因素的

最小隸屬度作為綜合相似度^={^，，2，《}，若“ 2 0.5，

minhl

j^(a_RADiJ-a_AISiJ)/(fjMi)a_sys = f

:1 (2)

、二二

/ /

11/=1

則兩航跡關聯成功。

實際數據的處理效果圖如圖3所示。

40

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圖3雷達系統誤差處理效果圖

3.3真實環境中的關聯概率評價

圖5傳感器原始航跡圖

當數據融合技術應用于實際工程時，由于目標的真實情

況無法確切知道，因此，目標關聯概率的統計于仿真環境完

全不同，具體統計方法如下：

目標正確關聯概率1 (正確關聯上的次數）參

PHV

與關聯的總次數）

正確關聯：以雷達探測目標的3倍精度為關聯門限，若

有僅僅1個目標數據落在當前雷達關聯門限內，則認為

AIS

雷達探測數據與探測數據正確關聯；否則，關聯歸為誤

AIS

關聯和漏關聯。

指標測試：統計在正確關聯下的次數#1，參與關聯的總

次數#，根據目標正確關聯率公式(正確關聯上的次數）

(3 )融合航跡質量提髙，如圖7所示。

/# (參與關聯的總次數），計算正確關聯率。

圖4中的數據為真實數據的采樣，藍色圓圈表示極坐標

下雷探測的目標位置，紅色星形表示極坐標下探測目標

AIS

的位置，共100對，藍色圓圈與紅色星形不能較好重合的對

數小于10對，證明當前的正確關聯率大于90%。

5結語

本文結合數據融合技術在雷達、設備數據融合的工

AIS

程應用，分析了數據融合在實際應用中可能遇到的各種問題，

如傳感器數據特點各異、系統誤差明顯、關聯概率的統計等，

提出了相應的解決方案應用于實際工程，并最終取得了較好

的應用效果。但對于數據融合技術在實際工程中的應用研究

4真實數據實例分析

尚處于起步階段，針對不同的應用還存在著各種不同的實際

(1 )雷達與探測的原始目標航跡的同時直接標繪(如

AIS

問題，這不僅需要更多的數據融合技術的理論研究，而且需

圖5所示，為實線曲線，雷達為虛線曲線），特點：雷

AIS

要結合更多的工程真實環境，采集更多的真實數據進行分析、

達數據存在斷點、無目標屬性信息；數據不能自動與雷

AIS

研究，這才是保證數據融合技術能夠得到更加廣泛、有效應

達數據對應，尤其是出現密集目標或多個目標航跡交叉。

用的前提條件。

(2 )雷達和數據融合的航跡標繪，特點：融合航跡

AIS

連續、穩定；雷達航跡與航跡建立對應關系，能確定兩

AIS

參考文獻

者的編號間的關聯關系；雷達航跡（與關聯上的）可提

AIS

[1]郁文賢，雍少為.多傳感器信息融合技術述評[].國

J

供屬性信息，確定對應目標的身份、船體參數等。如圖6所示。

防科技大學學報，1994(3)4-11.

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