AIS與雷達(dá)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)融合方法的研究.pdf

1、該文對AIS與雷達(dá)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行了初步的研究.在AIS與雷達(dá)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)融合方法的研究中,重點(diǎn)有二:一是AIS和雷達(dá)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)的航跡相關(guān);二是AIS和雷達(dá)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)合成.以往的研究對航跡相關(guān)進(jìn)行了大量的工作,也取得了比較好的成績,有了一些較好的航跡相關(guān)處理方法,但是這些方法都不是有關(guān)AIS和雷達(dá)兩者的航跡相關(guān)的.就AIS和雷達(dá)兩者的航跡相關(guān)的研究來說,還很少.該文將這些方面的研究成果應(yīng)用到了該文研究的問題中,建立了一

2、個(gè)實(shí)用的AIS和雷達(dá)目標(biāo)航跡相關(guān)算法.對于AIS和雷達(dá)的目標(biāo)點(diǎn)跡合成,通常都采用單一的數(shù)據(jù)融合方法,使得數(shù)據(jù)融合后的精度,數(shù)據(jù)的質(zhì)量較低.該文對AIS和雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)融合的通常的融合方法進(jìn)行了改進(jìn),在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上引入BP神經(jīng)網(wǎng)結(jié)算法,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合中的加權(quán)融合算法結(jié)合起來,使得融合后的數(shù)據(jù)質(zhì)量得到提高.對所推導(dǎo)出來的算法和模型,作者都進(jìn)行了驗(yàn)證.驗(yàn)證的結(jié)果表明,AIS和雷達(dá)航跡相關(guān)算法可以正確的將雷達(dá)的多目標(biāo)航跡與AIS航跡