CN102621547A - 多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达及方法 - Google Patents

Abstract

本发明是多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达及方法，涉及一种雷达，及一种实现雷达自动调整的方法，包括雷达头装置、雷达显控装置、辅助信息处理装置；所述辅助信息处理装置接收来自雷达外界的辅助信息，在雷达显控装置还包括一个辅助处理模块；所述的辅助处理模块协助主处理器完成信号的处理与控制，所述辅助理模块综合来自辅助信息装置的信息和显控单元的信息，同时将处理后的信息返还给主处理器，由主处理器控制雷达的相应参数调节。其目的是获得来自外界辅助信息的同时，能有效的利用该信息，在信息的基础上加以分析，最终返还给雷达执行。

Description

多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达及方法

技术领域

 本发明涉及一种雷达，特别涉及到一种可自动调整的雷达。

本发明及一种实现雷达自动调整的方法，特别涉及到上述雷达的调节方法。

背景技术

 船用雷达是装在船上用以航行避让、船舶定位、狭水道引行的设备，它是船长的眼睛,为驾驶员提供了必要的观察手段，辅助船舶航行，在能见度较低或在拥挤的水道时辅助避碰。它的出现是航海技术发展的重大里程碑，是国际海事组织（IMO）强制安装的船舶导航设备之一。

另外IMO强制安装的导航设备还包括罗经、卫星定位仪（GPS导航仪）、自动目标识别系统（AIS）和电子海图系统（ECDIS）。其中罗经（GYRO）提供本船船艏向，GPS导航仪提供本船航行的实时位置、速度、航迹和时间信息。AIS向周边广播本船的船位、船速、航向改变率、航向及本船身份等基本信息，同时接收其它船只发射的AIS信号，增强航行安全。ECDIS是数字化的海图，提供了周边静态环境的详细描述。

船用导航雷达是最重要的船舶导航设备之一，随着计算机技术、信息处理技术和数字信号处理技术的发展，现代船用雷达为上述几个主要设备的输入输出和综合处理提供了软硬件的坚实的支持。目前也有一些课题对上述的一些组合利用进行了一定的研究和开发，如雷达与AIS的目标关联，提高雷达的量测精度；还有雷达图像与电子海图的叠加显示，可以提供更形象的观测画面。但是这些组合，都是利用各自设备的最终输出，采用松耦合的叠加性融合处理方法，虽然可以在雷达显示性能上有改善，但对雷达的综合性能和智能性的提高非常有限。

船用雷达是一个相对复杂的设备，主要靠物体对无线电波的反射波进行处理分析来获得对周围环境的感知。由于反射信号非常微弱，使得雷达的噪声与杂波抑制处理尤为重要。雷达性能非常依赖于周边环境，需要根据不同情况配置许多参数才能使得综合性能最佳。当前，船用导航雷达针对不同的航海环境，不同天气情况，不同的海面状况，需要人工干预来输入增益、雨雪抑制、海浪抑制、回波信号处理以及数据处理参数，以期达到比较好的“目测”观测效果。

雷达操作是一项非常复杂而专业的工作，其性能和操作人员的熟练程度、经验和专业知识非常相关，工作强度也相当之大。因此，如何提高船用导航雷达智能，利用多传感器信息输入，根据各方面信息输入，相互验证组合，通过紧耦合方式进行信息融合，自动调整雷达中频、数字处理参数，将可以生成一部高度智能、性能优越的船用导航雷达，将具有非常高的科研意义和经济意义。

随着计算机技术、通信技术的发展，特别是军事上的迫切要求，多传感器信息融合技术得到了飞速发展。信息融合技术做为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和学科。信息融合理论和经典的信号和信息处理有着本质的区别，多传感器融合的信息来源形式更加复杂，而且可以在数据层、特征层和决策层等不同信息层上体现。而目前市场上的雷达均是获得信息，或是组合信息，最多也只是给出一个组合后的信息表，或是给操作员相应的指示，最终只是达到一个信息分析的功能，而没有形真正义意上的智能操作。

发明内容

为实现上述智能化操作，本发明提供一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，它在获得来自外界辅助信息的同时，能有效的利用该信息，在信息的基础上加以分析，最终返还给雷达，由雷达按分析的结果进行执行命令，从而实现相对智能化的操作。

为完成上述发明目的，本发明是这样实现的：一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，包括雷达头装置、雷达显控装置、辅助信息处理装置；所述辅助信息处理装置接收来自雷达外界的众多辅助信息综合处理后由显控装置控制的显示器显示；同时雷达头的发射机发射无线信号，接收机将接收来的回波信息交由雷达显控装置和辅助信息处理装置共同处理后显示；所述的雷达显控装置包括键盘、鼠标（轨迹球）、显示器、主处理器单元、中频处理电路，同步触发电路，电源等等。其特征在于：在雷达显控装置还包括一个辅助处理模块；所述的辅助处理模块协助主处理器完成信号的处理与控制，所述辅助理模块综合来自辅助信息装置的信息和显控单元的信息，同时将处理后的信息返还给主处理器，由主处理器控制雷达的相应参数调节。本方案在以往技术的基础之上加以改进，正如上述所说，以往技术只是将众多的信息综合显示在显示器，而本方案的特别之处在于，它还有一个专门用于处理这些来自外界的相关辅助的模块，同时自身具有一定的信息处理和分析能力，数据分析的相关原理或公式会得到一个雷达相对合理的调节值，从而将该信息返馈给处理器，由处理器发出命令；给雷达相应的调节指示。

对上述技术方案作进一步的改进，所述的辅助处理模块是由中频处理电路、数字化处理模块、降噪处理模块、视频处理模块和图像判决量化处理模块；中频处理电路分为模拟中频处理或数字化后的数字中频处理，包括增益控制、噪声抑制和干扰抑制；中频数字化处理模块将接收来的模拟中频信号转换成数字信号；在中频数字化处理模块与接收机之间加设模拟中频处理模块，该模拟中频处理模块直接受由辅助处理单元输出结果给主处理器控制；输出端连接中频数字化处理模块。降噪处理模块可以是模拟处理或数字处理，根据实际信号情况处理雷达的干扰信息，视频处理是在信噪比改善处理后的检测和判决处理；图像量化处理模块，是对最后处理后的图像信号进行判决，得到易于和辅助信息的内容进行比较处理的图像，需要给雷达设定一个理论和效果上的最佳参数；由辅助处理模块完成闭环融合处理，最后交由主处理器统一控制，形成封闭的反馈式最优控制。

对上述技术方案作进一步的细化，所述的辅助信息处理装置接收的信息包括：罗经、GPS导航仪、AIS接收机、电子海图仪、气象传真或其它气象接收仪器，包括以上一个或多个装置；上述所含的各部件相互独立工作，通过输入输出装置连接到主处理器，辅助处理单元同时获取这些仪器设备提供的多维信息。利用上述设备各自独立工作，互不干扰，并经过输入输出装置连接到主处理器，进行信息整合等；当然不单纯是信息整合，更重要的是分析，综合上述设备的信息，给一个相对合理的处理结果。

对上述技术方案作进一步的改进，所述的辅助信息处理装置接收来自于所述的辅助信息输入，作为真实的参考图像；所述的图像量化处理模块接收来自雷达自身的经过参数调整后生成的视频图像信息，两者进行误差计算，综合判决；同时根据判决规则，求得模拟或数字中频或视频调整的参数或调整趋势，并将最终结果反馈回模拟或数字中频、视频调整模块，来智能调整雷达的相应参数。本技术方案是内部操作的具体办法，将真实的参考图像与雷达自身的得到的图像进行相对比，比较误差计算，给出一个综合判断结果；不像以往仅进行到图像对比，便结束了，甚至连图像对比都没有，只是不同数据的显示，因此，本专利的装置部分相对于以往设备，明显多出了一部内部数据的处理与反馈，再到反馈再执行这样的一个内循环部分。

本发明的另一个发明目的是运用上述雷达，在一个闭合的系统内完成雷达到与外界辅助信息的融合，且不仅是融合，而是融合后的再应用。

为完成上述发明目的，本发明提供一种用于权利要求1所述雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、利以辅助信息模块获得相关真实参考信息；

B、雷达自身获得相关测量信息；

C、将A步骤的信息与B步骤的信息相对比，计算出误差代价函数值；

D、利用融合算法和闭环控制理论，以使的C最优为原则，实时或定时/准实时动态调整雷达数字或模拟中频以及视频处理。

E、重复A到D步。通过上述方法，让雷达在获得外界信息后，进行了相应的比较与计算，利用融合算法和闭环控制理论，最终其目的是达到自动调节。

对上述方法作进一步的细化，在A步骤中，所述辅助信息模块是指：罗经GYRO、GPS导航仪、AIS接收机、电子海图ECDIS、气象传真信息中的一种或多种信息，与所述的相关参考信息是指：船艏和航向信息、当前位置信息、周边船只的动态信息、船只周边自然环境静态信息、船只周边天气信息；其中天气信息还包括其它任何可以感知周边天气、海情的传感器。在B步骤中，雷达自身获得相关参考信息是指：雷达回波获得的周边静态和动态信息，为了便于处理，要对雷达测量图像进行量化判决处理。信息量越多，参考物也就越多，其综合性越强，在进行误差计算时，相对可靠性也就越强，避免智能化操作的机械性，尽量减少因无人操作而带来的不必要的错误判断。

对上述技术方案作进一步的改进，在C步骤中形成误差代价函数计算的方法是：AIS或ECDIS能够提供一些动态、静态的客观存在，结合罗经和GPS，可以得到相对于本船的真实图像Ir(ρ,θ)，其中ρ为距离，θ为方位；雷达利用了上述设备提供的置信度很高的Ir(ρ,θ)，比较Io(ρ,θ)和Ir(ρ,θ)，可以得到误差：i_error(ρ,θ) = Io(ρ,θ) - Ir(ρ,θ)。通过GPS确定自身位置，再雷达反射回一个周边相对真实的数据，而AIS或ECDIS能够提供一些动态、静态的客观存在信息；经过与雷达信息相对比，从而产生一系列的误差，从若干的误差中进函数的计算，从而得到最小的误差。

由于AIS和ECDIS等辅助处理设备提供的是“有”或“无”的二值图像，因此，在进行融合处理前，要对雷达回波进行判决二值量化处理，设定判决合理的门限，运用这一方法可以得到量化后的观测图像Ioq(ρ,θ)；

一个实用的代价函数C选取为

                                                          

  

本方案是对上述方案的进一步优化，其准备率更高，误差率减少，从而达到更加智能的效果。

针对AIS和ECDIS没有提供但雷达回波探测到的，使其误差为零或用系数加权，削弱或完全消除其不正确的危害；最后公式为：

Ioq(ρ,θ)为得到量化后的观测图像；K是加权系数，中取1和0是最基本简单的一个选取方法，可以有更多种选择方法。

在D步骤中所述自动调整各参数的数值的方法是：过调整诸如增益控制Gain，恒虚警处理CFAR，时间灵敏度控制STC和雨雪抑制处理FTC，以使i_error(ρ,θ)产生的代价函数C[i_error]最优，过程表示如下：F（g，c,s，f,…）= min{ C[i_error]}；   

其中g代表增益；c代表降噪处理；s代表海浪抑制；f代表雨雪抑制；其中海浪抑制和雨雪抑制，还可以结合气象信息确定的海情；F表示选优信息融合方法。

求最优的方法可以是信息融合算法里用到的最优参数求解方法，或着采用反馈式闭环控制方法，采用实时或准实时的信息融合方法。

经过上述方法，从而实现，在雷达获得到外界信息后除了综合利用信息本身外，而且进一步的处理，实现了从雷达收到信息，处理信息，再到将处理后的信息转化为电信号，从而去调整雷达，这样一个优化结构，达到了在一闭合的雷达内，实现信息综合利用。

附图说明

图1为本发明的信息处理流程图。

具体实施方式

为了更加清晰的描述本专利的结构特点和方法，下面结合附图，举例说明。

如图，该图是雷达内部信息处理流程图，作为一个现有的雷达首先应该具图一系列的基本设备，发射机、接收机、处理器、显示器、鼠标、键盘等外围设备，本专利只是在原来的基本上加设一些外围设备，如GPS,AIS,罗经，海图，时时天气等，这些设备在现在有技术中可能也有人使用，不过，现有技术中的使用仅是利用他们得到相当信息而已，最多是再将其作进一步处理，让他们共同显示在同一显示器上，供操作人员参考。而本专利，是利用输入输出设备将它们统一接收，经过转换，转成数字信号，由辅助处理模块协助主处理器完成信号的处理与控制，所述辅助处理模块综合来自辅助信息装置的信息和显控单元的信息，同时将处理后的信息返还给主处理器，由主处理器控制雷达的相应参数调节。具体的辅助处理模块可以是降噪处理，视频处理和量化处理，其中降噪处理会根据天气接收来的信息综合雷达当时接收到的信息进行一系列的分析处理，排除天气的干扰，视频处理主要是处理来各个辅助信息模块的图像，由原来的电信息号转化成图像的形式显示在雷达监控器上。而量化处理是指，接收来数字信息进一系的处理，量化，计算，最终得到应相最优设备方案；最将该方案转给处理器，由处理器发出命令，由发射机安该数据进行自动调节，同时发出。这样从雷达接收来自接收机和辅助信息模块发来的信息，处理，得出数字，返还给发射机，这样一个闭合循环中，最终实现了雷达的智能调整。

为了真正意上达到上述的智能调整，还需要有相应的方法进行配合，以及相应的计算公式与之相适应。

一种用于权利要求1所述雷达的融合参数自适应调整方法，包括以下步骤：

A、利以辅助信息模块获得相关真实参考信息；

   所述辅助信息模块是指：罗经GYRO、GPS导航仪、AIS接收机、电子海图ECDIS、气象传真信息中的一种或多种信息，与所述的相关参考信息是指：船艏和航向信息、当前位置信息、周边船只的动态信息、船只周边自然环境静态信息、船只周边天气信息；其中天气信息还包括其它任何可以感知周边天气、海情的传感器。

B、雷达自身获得相关测量信息；

   雷达自身获得相关参考信息是指：雷达回波获得的周边静态和动态信息，为了便于处理，要对雷达测量图像进行量化判决处理。信息量越多，参考物也就越多，其综合性越强，在进行误差计算时，相对可靠性也就越强，避免智能化操作的机械性，尽量减少因无人操作而带来的不必要的错误判断。

C、将A步骤的信息与B步骤的信息相对比，计算出误差代价函数值；

  具体方法是AIS或ECDIS能够提供一些动态、静态的客观存在，结合罗经和GPS，可以得到相对于本船的真实图像Ir(ρ,θ)，其中ρ为距离，θ为方位；雷达利用了上述设备提供的置信度很高的Ir(ρ,θ)，比较Io(ρ,θ)和Ir(ρ,θ)，可以得到误差：i_error(ρ,θ) = Io(ρ,θ) - Ir(ρ,θ)。通过GPS确定自身位置，再雷达反射回一个周边相对真实的数据，而AIS或ECDIS能够提供一些动态、静态的客观存在信息；经过与雷达信息相对比，从而产生一系列的误差，从若干的误差中进函数的计算，从而得到最小的误差。

由于AIS和ECDIS等辅助处理设备提供的是“有”或“无”的二值图像，因此，在进行融合处理前，要对雷达回波进行判决二值量化处理，设定判决合理的门限，运用这一方法可以得到量化后的观测图像Ioq(ρ,θ)；

一个实用的代价函数C选取为

             

  

本方案是对上述方案的进一步优化，其准备率更高，误差率减少，从而达到更加智能的效果。

针对AIS和ECDIS没有提供但雷达回波探测到的，使其误差为零或用系数加权，削弱或完全消除其不正确的危害；最后公式为：

Ioq(ρ,θ)为得到量化后的观测图像；K是加权系数，中取1和0是最基本简单的一个选取方法，可以有更多种选择方法。

在D步骤中所述自动调整各参数的数值的方法是：过调整诸如增益控制Gain，恒虚警处理CFAR，时间灵敏度控制STC和雨雪抑制处理FTC，以使i_error(ρ,θ)产生的代价函数C[i_error]最优，过程表示如下：F（g，c,s，f,…）= min{ C[i_error]}；    

其中g代表增益；c代表降噪处理；s代表海浪抑制；f代表雨雪抑制；其中海浪抑制和雨雪抑制，还可以结合气象信息确定的海情；F表示选优信息融合方法。

求最优的方法可以是信息融合算法里用到的最优参数求解方法，或着采用反馈式闭环控制方法，采用实时或准实时的信息融合方法。

D、利用融合算法和闭环控制理论，以使的C最优为原则，实时或定时/准实时动态调整雷达数字或模拟中频以及视频处理。

E、重复A到D步。

   上述方法主要是利用了现代电子技术，可以是获得来自下列信信息的一种或几种，1来自GPS信息，从而确定自身的位；2利用AIS获知附近其他船的位置；3利用电子海图，确定周边固定的环境；4来自气像的信息，根据天气排除气象的干扰；5来自罗经的方向标识。

上述装置在有些雷达中已经存在，而本专利主要是利用其得到信息后的再利用。

下面试着利用上述信息作一下简单的阐述。

首先雷达会通过接收机得到一个自身周边的信息，通过AIS得到了附近船只的位置信息，利用GPS确定自身位置，便能得到本船离对方船只多远的信息，从而根据雷达信息，确定其信息是否准备，或是否能感应得到该移动目标的存在，最终让雷达自身作出调整。

当然雷达在同一时间可能会得到众多的来自外界的信息，例如可能会多艘船只在周边活动，他们同时发出信号，而雷达要根据自身的监测情况，从众多的误差中作出选择，或是从重新设一个调整范围，从而达到兼顾到众多的船。

上述仅是来自AIS的信息，为了达到最佳的方案，我们还会结合来自天气的信息，从而确定天气会对雷达的影响，从而设置一定的加权项。

不仅如此，上述方案还可以再次考虑到电子海图的信息，这些固定目标的加入使雷达操作更加复杂，当然也是更准确了；针对AIS和ECDIS没有提供但雷达回波探测到的，使其误差为零或用系数加权，削弱或完全消除其不正确的危害。

另外雷达回波的处理最主要过程有增益控制Gain，恒虚警CFAR降噪处理，海浪抑制STC和雨雪抑制FTC,以及可能的各种视觉增强处理技术。

雷达回波信号及其微弱，加上数字化动态范围有限，需要合适的放大倍数。为适应对强弱程度不同的目标回波的探测，需要根据“目测”回波的强弱来人工调整增益。恒虚警CFAR处理实质是降低回波信号基底噪声，一种CFAR的处理方法是在带杂波干扰的原始视频信号中取出积分均值，然后再将它从原始视频中相减。使用CFAR处理，会损失一部分检测能力，尤其是在强杂波边缘的一些小目标可能会丢失。对CFAR积分均值进行加权，可以通过调整门限来获得最后输出在杂波抑制和目标丢失之间的折中，而认定目标丢失，需要额外的信息，而AIS和ECDIS恰恰可以提供这些信息。航海雷达的主要杂波除了收发机、天线等部件本身噪声引入外，主要的有海浪干扰和天气引起的雨雪干扰。为了调整海浪干扰的抑制程度，设置了海浪干扰抑制电路。其基本原理是在触发脉冲的作用下，产生一个按照指数变化的梯形脉冲偏压加到中频放大器，使得中频增益按照指数规律逐渐增大，在海浪干扰最大的近距离增益最小，随着距离的增加，海浪干扰逐渐减弱，增益逐渐增大，直到恢复到正常的增益。雨雪回波一般是大面积的基底干扰，会掩盖其内的较弱回波。处理方法是采用微分电路，或CFAR提到过的加权积分平均，来削弱干扰，保留目标回波。一般雷达上都设有海浪抑制和雨雪抑制旋钮，根据操作员的经验来手动调节增益抑制曲线和基底门限。有了AIS和ECDIS等冗余信息，等于有了操作员的眼睛，可以根据（4）式达到最小来自动结算出最优点。

Claims (12)

1.一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，包括雷达头装置、雷达显控装置、辅助信息处理装置；所述辅助信息处理装置接收来自雷达外界的辅助信息，综合处理后，由显控装置控制的显示器显示；同时雷达头的发射机发射无线信号，接收机将接收来的回波信息交由雷达显控装置和辅助信息处理装置共同处理后显示；所述的雷达显控装置包括键盘、鼠标、显示器、主处理器单元、中频处理电路，同步触发电路，电源；其特征在于：在雷达显控装置还包括一个辅助处理模块；所述的辅助处理模块协助主处理器完成信号的处理与控制，所述辅助理模块综合来自辅助信息装置的信息和显控单元的信息，同时将处理后的信息返还给主处理器，由主处理器控制雷达的相应参数调节。

2.根据权利要求1所述的一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，其特征在于：所述的辅助处理模块是由中频处理电路、数字化处理模块、降噪处理模块、视频处理模块和图像判决量化处理模块；中频处理电路包括模拟中频处理或数字化后的数字中频处理，包括增益控制、噪声抑制和干扰抑制；中频数字化处理模块将接收来的模拟中频信号转换成数字信号；降噪处理模块可以是模拟处理或数字处理，根据实际信号情况处理雷达的干扰信息，视频处理是在信噪比改善处理后的检测和判决处理；图像量化处理模块，是对最后处理后的图像信号进行判决，得到易于和辅助信息的内容进行比较处理的图像，需要给雷达设定一个理论和效果上的最佳参数；由辅助处理模块完成闭环融合处理，最后交由主处理器统一控制，形成封闭的反馈式最优控制。

3.根据权利要求1所述的一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，其特征在于：所述的辅助信息处理装置接收的信息包括：罗经、GPS导航仪、AIS接收机、电子海图仪、气象传真或其它气象接收仪器，包括以上一个或多个装置；上述所含的各部件相互独立工作，通过输入输出装置连接到主处理器，辅助处理单元同时获取这些仪器设备提供的多维信息。

4.根据权利要求2所述的一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，其特征在于：在中频数字化处理模块与接收机之间加设模拟中频处理模块，该模拟中频处理模块直接受由辅助处理单元输出结果给主处理器控制；输出端连接中频数字化处理模块。

5.根据权利要求2所述的一种多维信息融合参数自适应调整智能航海雷达，其特征在于：所述的辅助信息处理装置接收来自于所述的辅助信息输入，作为真实的参考图像；所述的图像量化处理模块接收来自雷达自身的经过参数调整后生成的视频图像信息，两者进行误差计算，综合判决；同时根据判决规则，求得模拟或数字中频或视频调整的参数或调整趋势，并将最终结果反馈回模拟或数字中频、视频调整模块，来智能调整雷达的相应参数。

6.一种用于权利要求1所述雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、利以辅助信息模块获得相关真实参考信息；

B、雷达自身获得相关测量信息；

C、将A步骤的信息与B步骤的信息相对比，计算出误差代价函数值；

D、利用融合算法和闭环控制理论，以使的C最优为原则，实时或定时/准实时动态调整雷达数字或模拟中频以及视频处理；

E、重复A到D步。

7.根据权利要求6所述的一种雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于：在A步骤中，所述辅助信息模块是指：罗经GYRO、GPS导航仪、AIS接收机、电子海图ECDIS、气象传真信息中的一种或多种信息，与所述的相关参考信息是指：船艏和航向信息、当前位置信息、周边船只的动态信息、船只周边自然环境静态信息、船只周边天气信息；其中天气信息还包括其它任何可以感知周边天气、海情的传感器；在B步骤中，雷达自身获得相关参考信息是指：雷达回波获得的周边静态和动态信息，为了便于处理，要对雷达测量图像进行量化判决处理。

8.根据权利要求6所述的一种雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于：在C步骤中形成误差代价函数计算的方法是：AIS或ECDIS能够提供一些动态、静态的客观存在，结合罗经和GPS，可以得到相对于本船的真实图像Ir(ρ,θ)，其中ρ为距离，θ为方位；雷达得到的周边环境图像实际上是通过无线电波探测得到的测量图像Io(ρ,θ)，雷达利用了上述设备提供的置信度很高的Ir(ρ,θ)，比较Io(ρ,θ)和Ir(ρ,θ)，可以得到误差：i_error(ρ,θ) = Io(ρ,θ) - Ir(ρ,θ)。

9.根据权利要求8所述的一种雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于：由于AIS和ECDIS等辅助处理设备提供的是“有”或“无”的二值图像，因此，在进行融合处理前，要对雷达回波进行判决二值量化处理，设定判决合理的门限，

运用这一方法可以得到量化后的观测图像Ioq(ρ,θ)，

一个实用的代价函数C选取为

                                                           

                     … (3)。

10.根据权利要求9所述的一种雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于：针对AIS和ECDIS没有提供但雷达回波探测到的，使其误差为零或用系数加权，削弱或完全消除其不正确的危害；最后公式为：

Ioq(ρ,θ)为得到量化后的观测图像；K是加权系数，中取1和0是最基本简单的一个选取方法，可以有更多种选择方法。

11.根据权利要求7所述的一种雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于：在D步骤中所述自动调整各参数的数值的方法是：过调整诸如增益控制Gain，恒虚警处理CFAR，时间灵敏度控制STC和雨雪抑制处理FTC，以使i_error(ρ,θ)产生的代价函数C[i_error]最优，过程表示如下：F（g，c,s，f,…）= min{ C[i_error]}；      

其中g代表增益；c代表降噪处理；s代表海浪抑制；f代表雨雪抑制；其中海浪抑制和雨雪抑制，还可以结合气象信息确定的海情；F表示选优信息融合方法。

12.根据权利要求10所述的一种雷达的融合参数自适应调整方法，其特征在于：求最优的方法可以是信息融合算法里用到的最优参数求解方法，或着采用反馈式闭环控制方法，采用实时或准实时的信息融合方法。

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