多源信息融合技術(shù)在水上交通中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前，在水上交通運輸領(lǐng)域，主要是基于雷達(dá)系統(tǒng)、AIS系統(tǒng)、GPS系統(tǒng)、VHF通信系統(tǒng)、CCTV系統(tǒng)對船舶航行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。不同的傳感器檢測到的信息種類和數(shù)據(jù)精度也各不相同，且各種傳感器都有自身的優(yōu)缺點。如AIS采集的信息比較全面且數(shù)據(jù)精度較高，同時不容易受地理條件和天氣因素的影響；但是，AIS容易受到高噪聲和人為干擾；更重要的是，AIS只能檢測到安裝了AIS設(shè)備的目標(biāo)。雷達(dá)能檢測河道岸線、航標(biāo)以及絕大部分物體；但是，雷達(dá)也易受天氣、電磁

2、、地形等因素影響。而VHF通信系統(tǒng)和CCTV系統(tǒng)也只能分別提供語音數(shù)據(jù)和圖像信息。因此，對不同類型的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，不但可以從空間上增強了檢測目標(biāo)的能力，而且還可以延長檢測目標(biāo)的時間跨度，同時還可以增加信息的多樣性和提高數(shù)據(jù)的精度。
　　 本文首先對AIS與岸基雷達(dá)檢測的目標(biāo)船舶位置和速度數(shù)據(jù)的融合方法及融合后船舶航跡預(yù)測進(jìn)行了初步的研究與探索，針對AIS和岸基雷達(dá)檢測的船舶航跡數(shù)據(jù)特點建立了位置級無反饋分布式融合結(jié)構(gòu)，并根

3、據(jù)該融合結(jié)構(gòu)依次利用小波多尺度方法對各傳感器數(shù)據(jù)源進(jìn)行降噪和利用邏輯法對單傳感器多目標(biāo)航跡進(jìn)行跟蹤；接著在對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時空配準(zhǔn)時采用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值算法對各類傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時間配準(zhǔn)；然后，應(yīng)用了改進(jìn)的統(tǒng)計誤差法提取目標(biāo)船舶相關(guān)聯(lián)航跡對，并利用遺傳粒子群算法(GA-PSO)將AIS和岸基雷達(dá)檢測的目標(biāo)船舶航跡數(shù)據(jù)加權(quán)融合模型中的加權(quán)值進(jìn)行了優(yōu)化，提高了多源傳感器數(shù)據(jù)的融合質(zhì)量；最后，利用基于遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GA-BP