CN106767760A - 基于多维度的多源船舶目标融合方法 - Google Patents

基于多维度的多源船舶目标融合方法 Download PDF

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宋晔
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Abstract

本发明涉及一种基于多维度的多源船舶目标融合方法，其技术特点是包括：采用统一的时间坐标系，将多个信号源收到的目标信息进行时间对齐；采用统一的地理坐标系，将多个信号源的地理坐标系对齐；将对齐后的数据在位置、速度、航向三个维度上进行置信度评估；根据三个维度的评估结果，得出综合置信度，计算出融合目标的位置、航速、航向信息；将目标信息在位置、航速、航向三个维度进行卡尔曼滤波拟合得到融合结果；输出融合结果。本发明通过位置、航速、航向三个维度快速准确地对多个目标源的信息进行融合，并且将融合后的目标数据供电子海图信息显示系统等设备使用，简化了目标显示数量，提高了船舶目标的观测精度。

Description

基于多维度的多源船舶目标融合方法
技术领域
本发明属于航海导航技术领域，尤其是一种基于多维度的多源船舶目标融合方法。
背景技术
由于海上环境复杂多变，了解本船周围环境以及周围船舶的状况十分重要，因此雷达信息显示系统和AIS系统对安全航行至关重要。为了提高航行安全性能，很多船舶都安装多部雷达和AIS设备。多个信号源都可接收到目标信息，如何将多个目标源收到的目标信息融合，并使用多个传感器的数据以提高目标的数据精度是目前迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理且能够提高海上多源船舶目标观测精度的基于多维度的多源船舶目标融合方法。
本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于多维度的多源船舶目标融合方法，包括以下步骤：
步骤1、采用统一的时间坐标系，将多个信号源收到的目标信息进行时间对齐；
步骤2、采用统一的地理坐标系，将多个信号源的地理坐标系对齐；
步骤3、将对齐后的数据在位置、速度、航向三个维度上进行置信度评估，并分别以位置、速度、航向作为评估标准计算相应的置信因子；
步骤4、根据以上三个维度的评估结果，得出综合置信度，并计算出融合目标的位置、航速、航向信息；
步骤5、将目标信息在位置、航速、航向三个维度进行卡尔曼滤波拟合得到融合结果；
步骤6、输出融合结果。
所述步骤1中时间对齐的方法为：接收到目标信息后，查看当前时间，推算标准时间刻度，将目标信息按照位置、航速、航向推算标准时间刻度，保存物标信息，从而实现时间对齐功能。
所述步骤2中地理坐标系对齐的方法为：预设置系统坐标系中心，将信号源的坐标系中心，转化为系统统一的坐标中心。
所述步骤3在位置维度上进行置信度评估的方法为：设定一个最短距离作为位置融合极限，若两个不同源目标之间的距离小于融合极限，则计算位置置信因子Lp，位置置信因子的计算使用阶跃函数实现。
所述步骤3在航速维度上进行置信度评估的方法为：设定航速融合极限，若两个不同源目标之间的速度差小于航速融合极限，就计算航速置信因子Sp，航速置信因子的计算使用阶跃函数实现。
所述步骤3在航向维度上进行置信度评估的方法为：设定航向融合极限，若两个不同源目标之间的航向差小于航向融合极限，就可以计算航向置信因子Cp，航向置信因子Cp使用阶跃函数实现。
所述步骤4的具体方法为：根据三个维度的评估结果，计算综合置信度Zp，若综合置信度Zp大于阀值，则认为有融合的可能，将其保存在备选列表中，再在其他目标源中，遍历其他目标进行融合，直至没有可以融合的目标为止。
所述计算综合置信度Zp采用如下公式：Zp＝Lp*0.8+Sp*0.1+Cp*0.1,综合置信度Zp的阀值大于等于0.5。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明通过位置、航速、航向三个维度快速准确地对多个目标源的信息进行融合，使用多维度评估方法，提高了融合准确性，使用滤波算法，提高目标观测精度。将本发明融合后的目标数据供电子海图信息显示系统、综合信息显示系统等设备使用，简化了目标显示数量，提高了船舶目标的观测精度。
2、本发明能够对目标的多个维度进行建模评价，融合结果较单个维度的评估相比更加准确度，可信度更高，有助于保障航行安全，具有较强的实用性。
附图说明
图1是船舶中心设置的各个传感器系统位置图；
图2是本发明的多源目标融合流程图；
图3是采用多源船舶目标融合方法前的效果图；
图4是采用多源船舶目标融合方法后的效果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述：
一种基于多维度的多源船舶目标融合方法，是基于图1所示的系统上实现的，该系统在船舶中心设置GPS系统、X波段雷达系统、S波段雷达系统和AIS系统。上述GPS系统、X波段雷达系统、S波段雷达系统和AIS系统均可以作为目标远接收到目标信息。本发明基于多维度的多源船舶目标融合方法，包括以下步骤：
步骤1、采用统一的时间坐标系，将多个信号源收到的目标信息进行时间对齐。
由于多个目标源接收到目标的时间是随机的，无法准确预估时间点，如果在不同时间点上进行信息评估，其准确性无法保证，因此，将目标进行时间统一显得尤为重要。
在本步骤中，系统中的X波段雷达系统、S波段雷达系统、AIS系统在收到任何一个信号源的目标后，将目标向固定时间轴对齐，固定时间轴的刻度与所使用的传感器类型有关，一般可取所有传感器周期的最小值为时间轴的刻度。本实施例使用1秒作为时间刻度。
具体方法为：接收到目标信息后，查看当前时间，推算标准时间刻度，将目标信息按照位置、航速、航向推算标准时间刻度，保存物标信息，从而实现时间对齐功能。
步骤2、采用统一的地理坐标系，将多个信号源的地理坐标系对齐；
由于多个目标源所在船体位置不一样，X波段雷达系统、S波段雷达系统、AIS系统安装在船体的不同位置(X波段雷达的中心和S波段雷达的中心不一致，所收到的信息是相对于雷达天线的相对距离和方位，AIS系统收到的信息是墨卡托坐标系)，如果直接进行信息评估，会影响到评估的准确性，因此一定要进行地理坐标统一。
采用统一地理坐标系的过程如下：预设置系统坐标系中心，将信号源的坐标系中心，转化为系统统一的坐标中心。在本实施例中，统一的地理坐标系以本船中心为坐标系中心，计算相对位置和相对方位，建立极坐标系，从而将多个信号源的坐标系原点统一对齐。
步骤3、将对齐后的数据在位置、速度、航向三个维度上进行置信度评估，并分别以位置、速度、航向作为评估标准计算相应的置信因子。
(1)以位置进行置信度评估，计算位置置信因子Lp
由于位置信息比航速、航向信息精确，并且两艘船之间的距离不会很近，因此使用位置进行评估得出的结果较为准确，将位置维度作为最主要的评估依据，航速和航向作为辅助评估依据。
由于两艘船之间的距离不会过于接近，因此，可以设定一个最短距离作为位置融合极限，若两个不同源目标之间的距离小于融合极限就可以计算位置置信因子Lp。在本实施例中，采用200米作为位置融合极限；位置置信因子的计算使用阶跃函数实现，阶跃函数如下所示：
表1距离阶跃函数表
距离 20米 50米 100米 150米 200米
置信因子 0.9 0.85 0.75 0.7 0
在本实施例中，以每5秒进行一次目标融合，选择基站，遍历基站中所有目标，以位置作为评价标准进行置信度评估，将位置置信因子保存至Lp。
(2)以航速进行置信度评估，计算航速置信因子Sp
如果在融合过程中出现异常情况(多个目标之间评估结果相近)，可以进一步使用航速进行评估。
在以航速作为评估标准计算置信因子时，计算两艘船速度差的绝对值，可以设定航速融合极限，若两个不同源目标之间的速度差小于航速融合极限，就可以计算航速置信因子，在本实施例中，以10节作为航速融合极限，航速置信因子Sp的计算使用阶跃函数实现，阶跃函数如下所示：
表2速度阶跃函数表
速度 2节 5节 8节 10节
置信因子 0.9 0.85 0.75 0
(3)以航向进行置信度评估，计算航向置信因子Cp
如果前两次的融合过程都无法准确评估，则可以使用航向进行评估，因为本船航向在短时间内也不会有大的变化。
在以航向作为评估标准计算置信因子时，计算两艘船航向差的绝对值，可以设定航向融合极限，若两个不同源目标之间的航向差小于航向融合极限，就可以计算航向置信因子Cp。在本实施例中，使用50°作为航向融合极限，航向置信因子Cp使用阶跃函数实现，阶跃函数表示如下：
表3航向阶跃函数表
速度 10° 20° 30° 40°
置信因子 0.9 0.85 0.75 0
步骤4、根据以上三个维度的评估结果，计算综合置信度Zp，若综合置信度Zp大于阀值，则认为有融合的可能，将其保存在备选列表中，再在其他目标源中，遍历其他目标进行融合，直至没有可以融合的目标为止。
在根据评估结果计算融合目标信息时，有区别地对待不同信号源，根据不同信号源的精度不同，融合目标位置、航速、航向的计算过程中不同源的目标信息所占权重不同。如AIS目标源的信息较精准，X波段雷达和S波段雷达精度较差，因此在计算融合目标位置、航速、航向信息时，AIS信息所占权重较大，X波段雷达和S波段雷达所占权重最小。
计算综合置信度Zp采用如下公式：Zp＝Lp*0.8+Sp*0.1+Cp*0.1,综合置信度Zp的阀值大于等于0.5。
步骤5、将目标信息在位置、航速、航向三个维度进行卡尔曼滤波拟合得到融合结果。
由于各个传感器观测的目标位置都有误差，因此目标源观测目标的过程具有一定的误差，但是这种误差是白噪声，可以使用卡尔曼滤波算法拟合，将多个传感器观测的数据通过卡尔曼滤波算法提高计算精度。关于卡尔曼滤波算法，实现的方式有多种，在此不做进一步说明，本发明重点在于一种多源目标融合的方法，并提出使用卡尔曼滤波可以提高融合的精度，如不使用也不会影响融合准确性。
步骤6、输出融合结果。
本方法可以通过计算机软件来实现，其核心处理流程如图2所示。根据计算机软件处理结果，如图3(采用多源船舶目标融合方法前)及图4所示(采用多源船舶目标融合方法后)对比可以看出，融合后的观测精度明显提高。如图所示，融合前为一个AIS目标和两部雷达(X波段雷达，S波段雷达)探测到的目标，目标之间有一定误差。融合后将考虑多方因素将多个目标融合为一个目标，融合后的目标较三个独立的目标有更高的置信度，在位置、速度、航向三个维度上信息质量都有提高。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (8)

1.一种基于多维度的多源船舶目标融合方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、采用统一的时间坐标系，将多个信号源收到的目标信息进行时间对齐；
步骤2、采用统一的地理坐标系，将多个信号源的地理坐标系对齐；
步骤3、将对齐后的数据在位置、速度、航向三个维度上进行置信度评估，并分别以位置、速度、航向作为评估标准计算相应的置信因子；
步骤4、根据以上三个维度的评估结果，得出综合置信度，并计算出融合目标的位置、航速、航向信息；
步骤5、将目标信息在位置、航速、航向三个维度进行卡尔曼滤波拟合得到融合结果；
步骤6、输出融合结果。
2.根据权利要求1所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述步骤1中时间对齐的方法为：接收到目标信息后，查看当前时间，推算标准时间刻度，将目标信息按照位置、航速、航向推算标准时间刻度，保存物标信息，从而实现时间对齐功能。
3.根据权利要求1所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述步骤2中地理坐标系对齐的方法为：预设置系统坐标系中心，将信号源的坐标系中心，转化为系统统一的坐标中心。
4.根据权利要求1所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述步骤3在位置维度上进行置信度评估的方法为：设定一个最短距离作为位置融合极限，若两个不同源目标之间的距离小于融合极限，则计算位置置信因子Lp，位置置信因子的计算使用阶跃函数实现。
5.根据权利要求1所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述步骤3在航速维度上进行置信度评估的方法为：设定航速融合极限，若两个不同源目标之间的速度差小于航速融合极限，就计算航速置信因子Sp，航速置信因子的计算使用阶跃函数实现。
6.根据权利要求1所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述步骤3在航向维度上进行置信度评估的方法为：设定航向融合极限，若两个不同源目标之间的航向差小于航向融合极限，就可以计算航向置信因子Cp，航向置信因子Cp使用阶跃函数实现。
7.根据权利要求1所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：根据三个维度的评估结果，计算综合置信度Zp，若综合置信度Zp大于阀值，则认为有融合的可能，将其保存在备选列表中，再在其他目标源中，遍历其他目标进行融合，直至没有可以融合的目标为止。
8.根据权利要求7所述的基于多维度的多源船舶目标融合方法的组合导航方法，其特征在于：所述计算综合置信度Zp采用如下公式：Zp＝Lp*0.8+Sp*0.1+Cp*0.1,综合置信度Zp的阀值大于等于0.5。
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