CN105116391A - 面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，该技术涉及海用雷达误差标校领域，利用雷达和AIS点对数据，筛选异常值，剔除错误目标对，完成误差的估计。本发明主要通过下述技术方案实现：首先利用完成空间坐标变换和时间对齐的雷达与AIS的航迹点对集合，分别计算距离和方位误差，得到距离和方位的误差序列；然后对单个目标的误差序列进行区间筛选，剔除异常值；再对各个目标误差序列的统计量与剩余所有目标误差序列的统计量进行显著性水平为α＝0.05的t检验，剔除错误目标对；最后计算各误差序列的均值得到误差估计结果。

Description

面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法

一、技术领域

本发明涉及海用雷达误差标校领域中的有效目标序列集联合分析研究方向，是利用岸台AIS设备接收的实时数据作为目标真值，开展海用雷达误差标校的数据分析阶段，得到海用雷达的误差估计结果，适用于岸基与舰载平台条件下的导航、搜索、警戒、目标指示等海面目标探测雷达的误差标校。

二、背景技术

AIS，即自动识别系统，是为了协助船舶交通管理系统而使用的一种通信应答设备，集成了GPS定位信息、甚高频通信机、显示器等多设备于一体，作为一种船舶自动报位通信设施，能够采用自组织时分多址接入方式自动广播和接收船舶动态、静态和与航行相关的数据。由于AIS的信息丰富、具有GPS的定位精度以及全天候工作等特点，在航海领域获得了广泛的应用。国际海事组织强制要求2000年7月以后建造的船舶必须安装AIS应答器。随着AIS的广泛应用，有研究者提出利用岸台AIS设备接收并解析出的海上船舶GPS定位数据，作为海用雷达标校时的真值位置，并直接将利用AIS的雷达标校方法认定为是一种GPS标校方法。在标校数据采集过程中，雷达往往并不能保持对目标高稳定的跟踪，由于目标机动、目标密集或目标航迹交叉等原因，容易造成目标漏跟或错跟，又由于雷达系统可能存在的随机不稳定性，造成个别目标测量结果有较大偏差，这类测量数据并不属于雷达测量目标的正常结果，因此，需要对这类异常数据、错误跟踪目标、错误配对目标进行筛选，提高误差估计结果的可信度。目前，未见面向海用雷达标校的误差序列联合统计分析方法的研究报道。

三、发明内容

1.要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种可以应用于海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，利用完成空间变换和时间对齐的雷达和AIS目标点对数据集合，得到误差序列，在此基础上，对单个目标的误差进行区间筛选，剔除异常值，再分别对单个目标的统计量与剩余多个目标的统计量进行假设检验，剔除错误目标点对序列，最终形成误差估计结果。

2.技术方案

本发明所述的面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，包括以下步骤：

(1)输入数据为海用雷达的测量值和AIS的真值，且完成空间坐标变换和时间对齐的点对集合，分别计算距离和方位误差，得到距离和方位的误差序列；

(2)对来自同一目标的距离误差序列和方位误差序列分别进行区间筛选，筛选异常值并剔除；

(3)利用多个目标的距离误差序列和方位误差序列，对每个目标分别进行检验，分别计算待检验的目标误序列和剩余所有目标误差序列的均值和方差，对二者统计量进行显著性水平为α＝0.05的t检验，不满足假设条件的目标即予以剔除；计算完成目标筛选的距离误差序列和方位误差序列的均值，分别得到海用雷达距离误差和方位误差。

3.有益效果

本发明相比背景技术具有如下的优点：

(1)该方法通过对单个目标误差序列进行统计分析，剔除异常值，减少由于雷达目标跟踪错误对结果产生的影响；

(2)该方法通过对单个目标序列和多个目标误差序列进行统计分析，剔除错误目标对，避免了由于目标对配对错误对结果产生的影响。

四、附图说明

图1是本发明的实施流程图。

图2是本发明中用于单个目标误差序列异常值筛选的流程图。

图3是本发明的用于错误目标对检验的流程图。

五、具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明进一步详细描述。参照说明书附图，本发明的具体实施方式分以下几个步骤：

(1)输入数据为完成空间坐标变换和时间对齐的雷达与AIS的航迹点对集合，点对均以雷达为原点的极坐标形式表示，且对应的时刻相同，即：每一航迹点对的雷达航迹包含目标批号ID、距离ρ、方位θ、时间t，AIS航迹包含船舶用户识别号MMSI、距离ρ′、方位θ′、时间t；

(2)分别计算距离和方位误差，得到距离和方位的误差序列，对距离误差序列和方位误差序列分别进行误差分析；

(3)对单个目标误差序列，采用[μ_i-3σ_i，μ_i+3σ_i]为筛选区间，对序列中所有误差点进行筛选，其中，μ_i和σ_i分别为该目标误差序列的均值和标准差，若存在筛选区间外的误差点，剔除筛选区间外的误差点，重新计算剩余所有误差点的均值和方差，继续对序列中所有误差点进行筛选，若序列中所有误差点都包含于筛选区间内，则完成单个目标误差序列的异常值筛选；

(4)对所有目标误差序列分别计算单个目标误差序列的均值μ_i和方差计算除当前待检验目标外剩余所有目标误差序列集的均值μ和方差S²，在显著性水平为α＝0.05的条件下对假设

H₀：μ_i＝μ

H₁：μ_i≠μ

进行检验，取检验统计量为

$t=\sqrt{\frac{n_{i}n(n_i+n-2)}{n_i+n}}\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\mathrm{\μ}}{\sqrt{n_i{S}_i^2+{\mathrm{nS}}^2}}$

其中n_i为单个目标误差序列的个数，n为剩余所有目标误差序列集的个数，则t服从自由度为n_i+n-2的t分布，且否定域为

$V=\left\{\right|t|>t_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}}(n_i+n-2)\}$

若目标满足否定域的条件，即目标满足假设H₁，剔除该目标，继续对剩余所有目标进行假设检验，若所有目标均满足假设H₀，则完成错误目标检验；

(5)完成单个目标误差序列异常值筛选和错误目标对检验后，计算距离误差序列的均值，即为雷达距离误差估计结果，计算方位误差序列的均值，即为雷达方位误差估计的结果。

Claims (4)

1.面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)输入数据为海用雷达的测量值和AIS的真值，且完成空间坐标变换和时间对齐的点对集合，分别计算距离和方位误差，得到距离和方位的误差序列；

(2)对来自同一目标的距离误差序列和方位误差序列分别进行区间筛选，筛选异常值并剔除；

(3)利用多目标的距离误差序列集和方位误差序列集，对每个目标进行检验，分别计算待检验的目标误差序列和剩余所有目标误差序列集的均值和方差，对二者统计量进行显著性水平为α＝0.05的t检验，不满足假设条件的目标即予以剔除；计算完成目标筛选的距离误差序列和方位误差序列的均值，分别得到海用雷达距离误差估计结果和方位误差估计结果。

2.权利要求1所述的面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，其中步骤(1)所述的雷达与AIS的航迹点对集合，均以雷达为原点的极坐标形式表示，且对应的时刻相同，即：每一航迹点对的雷达航迹包含目标批号ID、距离ρ、方位θ、时间t，AIS航迹包含船舶用户识别号MMSI、距离ρ′、方位θ′、时间t。

3.权利要求1所述的面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，其中步骤(2)所述的单个目标误差序列异常值筛选剔除，具有如下特征：采用[μ_i-3σ_i，μ_i+3σ_i]为筛选区间，对序列中所有误差点进行筛选，其中，μ_i和σ_i分别为该目标误差序列的均值和标准差，若存在筛选区间外的误差点，剔除筛选区间外的误差点，重新计算剩余所有误差点的均值和标准差，继续对序列中所有误差点进行筛选，若序列中所有误差点都包含于筛选区间内，则完成单个目标误差序列的异常值筛选。

4.权利要求1所述的面向海用雷达误差标定的有效目标序列集联合分析方法，其中步骤(3)所述的错误目标检验，具有如下特征：对所有目标误差序列分别计算单个目标误差序列的均值μ_i和方差计算除当前待检验目标外剩余所有目标误差序列集的均值μ和方差S²，在显著性水平为α＝0.05的条件下对假设

H₀∶μ_i＝μ

H₁∶μ_i≠μ

进行检验，取检验统计量为

$t=\sqrt{\frac{n_{i}n(n_i+n-2)}{n_i+n}}\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\mathrm{\μ}}{\sqrt{n_i{S}_i^2+n{S}^2}}$

其中n_i为单个目标误差序列的个数，n为剩余所有目标误差序列集的个数，则t服从自由度为n_i+n-2的t分布，且否定域为

$V=\left\{\right|t|>t_{1-\frac{a}{2}}(n_i+n-2)\}$

若目标满足否定域的条件，即目标满足假设H₁，剔除该目标，继续对剩余所有目标进行假设检验，若所有目标均满足假设H₀，则完成错误目标检验。