雷达、AIS数据融合应用技术研究

信賵与电腼

20188

年第期

China Computer&Communication

针|机工程裘用技术

雷达、数据融合应用技术研究

AIS

彭鸣

(中国西南电子技术研究所，四川成都610036)

摘要：目前的数据融合技术工程应用环境多样，仿真环境中的研究结论未必能完全适应现实应用要求，因此，在

该技术的工程应用中还存在着各种各样的实际问题。以海警戒雷达及设备数据的融合为应用背景，从多源信息的关

AIS

联情况、融合航迹的质量、融合程序的流程合理性等角度出发，提出了 一个较完备的雷达、数据融合技术工程应用

AIS

架构，通过真实传感器数据进行了验证，并取得较好的工程应用效果。

关键词：数据融合；;关联概率；评价指标

AIS

中图分类号：957. 5 文献标识码： 文章编号：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

鉴于数据融合技术工程应用环境多样性，实验室的理论

研究结论应用于工程的用例有限，因此，在实际工程应用中

雷达、

AK

上

雷达、

AB

上

AJS

雷达、

时间、批号、

规范

位置、航南、

还存在着各种各样的实际问题，如多源信息关联判断、融合

报信息

报信息

化信息

i

鍵_

航迹质量改善、传感器系统误差校正、关联概率评价、融合

雷达

规

ALS

规范化

处理系统流程等。结合实际工程应用背景，即现役岸海警戒

雷达、

AB

上

传

范

信息，关联信息

状

雷达上报目标众多，且无法区分目标属性，300吨以上民用

报信息

感

化

态

_

器

雷达、

处

.彳邊、航南、

计

批

间

号

位

置

目标均安装设备（民用船舶识别系统），雷达、数

AISAIS

数

ALS

上

理

AB

雷达、

-时间，批号

，

估

规范

航

向

据

报信息

化信息

:航速_

航

藤

态

据融合技术的应用，集成现役岸海警戒雷达和基站设备，

AIS

收

网

势

形成具有综合识别功能的系统，完成目标关联、信息融合和

发

络

显

数

示

属性判别功能[1]，提髙现役岸海警戒监视系统的目标跟踪精

据

时间、批号、

时

间

接

属

位置、航南、

批

号

、

度及持续时间、目标综合识别性能等。

收

性

•航速等

厨

性

、

信

息

德

等

识

2工程实现的软件结构

别

结合实际工程背景，建立一个如图1所示的雷达

、AIS

图1雷达、数据融合技术工程应用架构

AIS

数据融合技术工程应用架构。

该雷达、数据融合技术工程应用架构以海军观通站

AIS

作者简介：彭鸣（1978-)，男，湖北安陆人，本科，工程师。研究方向：系统总体设计、信息系统设计与集成等。

39

针机工程裘用技术

I

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为观测平台，由观通站内的岸海警戒雷达和基站观测监

AIS

按上述检验方法，设某子源被更新，若不存在系统航迹，

视海域内的目标活动情况，将不同设备观测到的目标信息汇

则利用该子源建立系统航迹；否则，用该子源与所有系统航

集并进行融合处理，得到更全面、更准确的舰船目标信息，

迹进行相关性检验，若与其中一系统航迹关联成功，则两航

实现对监视海域内舰船目标的发现、跟踪、鉴别和认知。

迹为实验关联，记录关联次数#与关联成功次数&若该子

3工程实现的相关问题

源已建立了实验关联，满足且则两航迹为固

定关联；满足#2 5、2,则撤消两航迹的实验关联；若

数据融合技术在工程中的合理应用，首先要分析数据融

由多个子源与系统航迹关联，则进行多义性处理，选取关联

合技术在真实环境中与在仿真环境中可能存在的各种不同，

质量最好的子源与系统航迹进行关联；若该子源是建立系统

提出相应的实际应用问题，并找到合理的解决方案。雷达、

AIS

数据的融合可能存在以下几方面的实际问题。

航迹的子源，则该子源与其他系统航迹进行相关性检验，若

检验成功，则撤消该系统航迹，建立实验关联，否则，直接

(1) 要分析真实工程环境中两类传感器数据的特点，

更新系统航迹。

从而选择融合算法；

(2) 真实工程环境中传感器，特别是主动雷达存在明

3.2雷达设备的系统误差

显的系统误差，在进行融合前必须确定并校正这些系统误差；

设雷达与探测误差;、么^2分别服从均值为

AISAq

(3) 真实工程环境中，由于目标的真实情况无法确切

知道，因此，目标关联概率的统计也要采取不同于仿真环境

XrX

，方差分别为的正态分布，则由概率论知识可知：

2服从均值为、方差为的正态分布。

中的方法。

设雷达探测模型为之=+，探测模型为夂=+2,

XAISxA

x

3.1传感器数据特点分析及关联准则

其中为真值，^、雷达、的探测误差，包括

xAAIS

AISGPS

通过提供准确的位置和航行数据，实现精确

随机误差和系统误差，由概率论可知元-毛服从均值为-

A

的定位不受距 可靠的船舶跟踪和髙精度的定位，所以

w

2、方差为的正态分布。由统计知识可知：只要知道

AIS

足够多的差值元-元就可以求出均值仏-仏。

离和位置影响。而雷达数据的距离和方位精度设计有关，距

当雷达存在较明显的系统误差时，雷达探测值要么始终

离精度略低于。雷达方位精度随着目标距离加大而提髙，

AIS

比探测值大，要么比探测值小，两者探测的同一目

低于。当船舶对遇、超越时，雷达常常出现交错跟踪现象。

AIS

AISAIS

标航迹各偏向一边，则可认定与雷达间有系统误差。由

对那些同时被和雷达跟踪的船舶而言，能够在两

AISAIS

AIS

于误差只有几十米，且两者的差值基本上都是公里级的，

船离得很近时继续保持跟踪。真实探测数据分布情况如图2

AIS

则可认为的系统误差相对于雷达系统误差可忽略不计，

AIS

所示。

认为雷达相对于的系统误差就是雷达的绝对误差。

AIS

实际上，雷达与的差值的均值Wl-W2就是雷达相对

AIS

于的系统误差，也就是雷达的系统误差，设雷达误差模

AIS

型为：

只需求出雷达与差值在距离与方位角上的均值，这

AIS

个均值就是雷达在距离与方位角上的系统误差。考虑到随机

误差，可由大数定律通过求样本平均差值得到差值均值。

设经过时空对准、数据关联到同一目标的球坐标

AIS

系，则可求出经过时空对准后雷达与在距离与方位角上

AIS

的差值，设第/周期共有对判为同一目标的与雷达子

AIS

选择位置、速度等共〃个因素作为模糊因素集，选择正

源，每对子源的位置分别是及」4馬、与及_兄4'_、

y

态型髙斯分布函数作为隶属度函数，考虑两航迹第灸个因素

设到当前为第#周期，则可计算统计系统误差

的相似度为 = [_^()2]，其中。为调整度，一般以误

AWexpt

R_SYS

、。

a_SYS

差的3倍为关联门限设计调整度为1/9, ^为两条航迹第灸个

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

因素的差值^为两条航迹第^个因素的方差之和

< i=y:

在分别计算了各因素的隶属度之后，采用各因素的

最小隶属度作为综合相似度^={^，，2，《}，若“ 2 0.5，

minhl

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

:1 (2)

、二二

/ /

11/=1

则两航迹关联成功。

实际数据的处理效果图如图3所示。

40

信賵与电腼

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图3雷达系统误差处理效果图

3.3真实环境中的关联概率评价

图5传感器原始航迹图

当数据融合技术应用于实际工程时，由于目标的真实情

况无法确切知道，因此，目标关联概率的统计于仿真环境完

全不同，具体统计方法如下：

目标正确关联概率1 (正确关联上的次数）参

PHV

与关联的总次数）

正确关联：以雷达探测目标的3倍精度为关联门限，若

有仅仅1个目标数据落在当前雷达关联门限内，则认为

AIS

雷达探测数据与探测数据正确关联；否则，关联归为误

AIS

关联和漏关联。

指标测试：统计在正确关联下的次数#1，参与关联的总

次数#，根据目标正确关联率公式(正确关联上的次数）

(3 )融合航迹质量提髙，如图7所示。

/# (参与关联的总次数），计算正确关联率。

图4中的数据为真实数据的采样，蓝色圆圈表示极坐标

下雷探测的目标位置，红色星形表示极坐标下探测目标

AIS

的位置，共100对，蓝色圆圈与红色星形不能较好重合的对

数小于10对，证明当前的正确关联率大于90%。

5结语

本文结合数据融合技术在雷达、设备数据融合的工

AIS

程应用，分析了数据融合在实际应用中可能遇到的各种问题，

如传感器数据特点各异、系统误差明显、关联概率的统计等，

提出了相应的解决方案应用于实际工程，并最终取得了较好

的应用效果。但对于数据融合技术在实际工程中的应用研究

4真实数据实例分析

尚处于起步阶段，针对不同的应用还存在着各种不同的实际

(1 )雷达与探测的原始目标航迹的同时直接标绘(如

AIS

问题，这不仅需要更多的数据融合技术的理论研究，而且需

图5所示，为实线曲线，雷达为虚线曲线），特点：雷

AIS

要结合更多的工程真实环境，采集更多的真实数据进行分析、

达数据存在断点、无目标属性信息；数据不能自动与雷

AIS

研究，这才是保证数据融合技术能够得到更加广泛、有效应

达数据对应，尤其是出现密集目标或多个目标航迹交叉。

用的前提条件。

(2 )雷达和数据融合的航迹标绘，特点：融合航迹

AIS

连续、稳定；雷达航迹与航迹建立对应关系，能确定两

AIS

参考文献

者的编号间的关联关系；雷达航迹（与关联上的）可提

AIS

[1]郁文贤，雍少为.多传感器信息融合技术述评[].国

J

供属性信息，确定对应目标的身份、船体参数等。如图6所示。

防科技大学学报，1994(3)4-11.

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