CN110954902A - 基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统及其实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法，包括：S1、收发模块获取智能船舶感知系统的感知信息和链状岸基雷达系统的监测信息。S2、数据处理模块对感知信息和监测信息进行预处理，并获取感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计。S3、获取智能船舶感知系统与岸基雷达系统间的支持度；并依据支持度，获取智能船舶感知系统的权值因子和岸基雷达系统的权值因子。S4、进行加权融合，然后进行滤波估计，获得融合数据。S5、岸基控制中心接收融合数据，并基于融合数据进行分析和处理，向智能船舶传递指令。获取的融合数据更准确。还提供实现上述方法的智能船舶协同感知系统；获取的信息全面、准确且稳定。

Description

基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统及其实现方法
技术领域
本发明涉及智能船舶技术领域，尤其涉及一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统及其实现方法。
背景技术
水路运输由于具有运量大、成本低等优势，在货物运输中起到了越来越关键的作用。但随着船只数量的不断增多以及航线的日益繁忙，水路运输有关的环境污染严重、人力成本较高和安全性不足等问题也得到了更多的关注。
船舶智能化可使船舶更加安全、环保、经济、可靠，已经成为当今船舶造船业与航运领域发展的必然趋势，以“大数据”为基础，运用先进的信息化技术(如实时数据的传输和汇集、大计算容量、远程控制、传感器等)，实现船舶智能化的感知、判断分析、决策和控制。
但是目前智能化船舶感知系统的应用中通信导航存在着诸多局限。导航雷达提供的信息有限，其工作易受气象、海况和地形的影响，尤其在恶劣的气象、海况下难以确保监测信息的可靠性；沿港口配布的岸基雷达系统对港口内以及所辖海域内的人工操作船舶进行实时监控，并传递智能船舶的全方位监控信息，无法大范围的对海域船舶的航行动态实现智能监测。
因此，亟需一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统及其实现方法。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法，采用该方法获取的融合数据更准确，有利于岸基控制中心对智能船舶的行为进行处理。本发明还提供一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统，获取的信息全面、准确且稳定。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法，基于收发模块、数据处理模块和岸基控制中心，包括以下步骤：
步骤S1、收发模块获取智能船舶感知系统的感知信息和链状岸基雷达系统的监测信息。
步骤S2、数据处理模块对感知信息和监测信息进行预处理，并根据预处理的感知信息和监测信息，获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计。
步骤S3、数据处理模块根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度；依据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，获得智能船舶感知系统的权值因子和链状岸基雷达系统的权值因子。
步骤S4、数据处理模块根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计以及智能船舶感知系统的权值因子、链状岸基雷达系统的权值因子，进行加权融合，获得第一融合数据；对第一融合数据进行滤波估计，获得第二融合数据。
步骤S5、岸基控制中心接收并存储第二融合数据，并基于第二融合数据进行分析和处理，向智能船舶传递指令。
作为本发明方法的一种改进，对感知信息和监测信息进行预处理，包括：对感知信息和监测信息依次进行时间配准、空间配准和剔除野值。
作为本发明方法的一种改进，根据预处理的感知信息和监测信息，获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计，包括：
Figure BDA0002282124780000021
Figure BDA0002282124780000031
其中，θ1为船舶感知系统无偏估计的权重，θ2为链状岸基雷达系统无偏估计的权重；x1为感知信息的无偏估计，x2为监测信息的无偏估计；
Figure BDA0002282124780000032
Figure BDA0002282124780000033
为对x1、x2进行融合的数据，i＝1，2。
作为本发明方法的一种改进，根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，包括：
i、根据感知信息的无偏估计
Figure BDA0002282124780000034
和监测信息的无偏估计
Figure BDA0002282124780000035
获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
Figure BDA0002282124780000036
Figure BDA0002282124780000037
Figure BDA0002282124780000038
其中，i＝1，2，j＝1，2。
ii、根据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
Figure BDA0002282124780000039
和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度矩阵SupMat(k)；
支持度函数为：
Figure BDA00022821247800000310
Figure BDA00022821247800000311
其中，
Figure BDA00022821247800000312
作为本发明方法的一种改进，依据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，获得智能船舶感知系统的权值因子w1(k)和链状岸基雷达系统的权值因子w2(k)，包括：
λL＝SupMat(k)×L
L＝[l1 l2]T
Figure BDA0002282124780000043
其中，max(|λ|)为支持度矩阵SupMat(k)的最大模特征值；l1、l2为非负数；wi(k)为权值因子，i＝1，2。
作为本发明方法的一种改进，根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计以及智能船舶感知系统的权值因子、链状岸基雷达系统的权值因子，进行加权融合，获得第一融合数据，包括：
Figure BDA0002282124780000041
其中，
Figure BDA0002282124780000042
为第一融合数据，w1(k)为船舶感知系统的权值因子；w2(k)为链状岸基雷达系统的权值因子。
一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统，用于实现如上所述的方法。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：
1、本发明提供的基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法中，多源数据融合方法系统实时性好，具有较高的精度并且具有一定的容错能力；智能船舶自身感知系统与链状岸基雷达系统融合滤波后的误差标准差较滤波前减小，其鲁棒性比较好。
2、本发明提供的基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法中，基于第二融合数据进行分析和处理，向智能船舶传递指令，实现了智能船舶根据指令信息对自身航向、航速进行智能控制，通过规划局部航向或控制航速的方式，对海域内的智能船舶实施编队管理，在符合智能船舶规范的基础上安全可靠航行。
3、本发明提供的基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统，通过接收链状岸基雷达系统的监测信息，利用了链状岸基雷达系统的集群作用，频率互补，性能稳定，不受环境等外在因素的干扰。
4、本发明提供的基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统，通过对感知信息和监测信息进行融合处理，避免单个传感器监测船舶信息带来的误差，确保海域内船舶航行信息的准确性。并且通过对链状岸基雷达系统的空间优化部署，智能船舶协同感知系统可以获得链状岸基雷达系统的无盲点全方位监测信息，与船舶感知系统进行多源数据融合后，大大提高数据的精确度。
附图说明
本发明借助于以下附图进行描述：
图1为本发明具体实施方式中基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统进行数据融合的流程图；
图2为本发明具体实施方式中第一融合数据与第二融合数据的误差标准差比较图；
图3为本发明具体实施方式中基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的结构示意图。
【附图标记说明】
1：智能船舶感知系统；2：链状岸基雷达系统；3：收发模块；4：数据处理模块；5：岸基控制中心；
21：雷达传感器；22：数据采集装置。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本发明提供一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法，包括以下步骤：
步骤S1、收发模块获取智能船舶感知系统的感知信息和链状岸基雷达系统的监测信息。
步骤S2、如图1所示，数据处理模块对感知信息和监测信息进行预处理，根据预处理的感知信息和监测信息，获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计。
具体地，对感知信息和监测信息进行预处理，包括对感知信息和监测信息依次进行时间配准、空间配准和剔除野值。使感知信息和监测信息转换至相同的时空参照系中。
具体地，根据预处理的感知信息和监测信息，获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计，包括：
Figure BDA0002282124780000061
Figure BDA0002282124780000062
其中，θ1为智能船舶感知系统无偏估计的权重，θ2为链状岸基雷达系统无偏估计的权重；x1为感知信息的无偏估计，x2为监测信息的无偏估计；
Figure BDA0002282124780000063
为对x1、x2进行融合的数据，i＝1，2。
步骤S3、数据处理模块根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度；依据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，获得智能船舶感知系统的权值因子和链状岸基雷达系统的权值因子。
具体地，根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，包括：
i、根据感知信息的无偏估计
Figure BDA0002282124780000064
和监测信息的无偏估计
Figure BDA0002282124780000065
获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
Figure BDA0002282124780000066
Figure BDA0002282124780000067
Figure BDA0002282124780000068
其中，i＝1，2，j＝1，2。
ii、根据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
Figure BDA0002282124780000071
和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度矩阵SupMat(k)。
支持度函数为：
Figure BDA0002282124780000072
其中，
Figure BDA0002282124780000073
越小，数据之间的支持度
Figure BDA0002282124780000074
越大，说明传感器i距传感器j越近。
Figure BDA0002282124780000075
其中，
Figure BDA0002282124780000076
支持度矩阵SupMat(k)只能展示出在k时刻各个传感器数据间的相互支持度，并不能反映传感器的观测数据对于系统全部数据的总支持度。
因此，依据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，获得智能船舶感知系统的权值因子w1(k)和链状岸基雷达系统的权值因子w2(k)，包括：
依据
Figure BDA0002282124780000077
可知智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统在k时刻的权值因子矩阵为W＝SupMat(k)×L；其中，W＝[w1(k)w2(k)]T，L＝[l1l2]T，l1、l2为非负数。
由于对称性与非负性，支持度矩阵SupMat(k)存在最大模特征值max(|λ|)，max(|λ|)对应的特征向量L＝[l1l2]T可由λL＝SupMat(k)×L箅得。因此，在约束条件w1+w2＝1下，在k时刻第i个传感器观测数据得权值因子为：
Figure BDA0002282124780000078
传感器的权值因子反映了该传感设备在所有传感设备中的综合支持度。
步骤S4、数据处理模块根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计以及智能船舶感知系统的权值因子、链状岸基雷达系统的权值因子，进行加权融合，获得第一融合数据；对第一融合数据进行滤波估计，获得第二融合数据。
具体地，根据感知信息的无偏估计、监测信息的无偏估计以及智能船舶感知系统的权值因子、链状岸基雷达系统的权值因子，进行加权融合，获得第一融合数据，包括：
Figure BDA0002282124780000081
其中，
Figure BDA0002282124780000082
为第一融合数据，w1(k)为智能船舶感知系统的权值因子；w2(k)为链状岸基雷达系统的权值因子。
步骤S5、岸基控制中心接收并存储第二融合数据，并基于第二融合数据进行分析和处理，向智能船舶传递指令。
具体地，基于第二融合数据进行分析和处理，包括规划航道、辅助避碰、实时安全预警等；向智能船舶传递指令，实现了智能船舶根据指令信息对自身航向、航速进行智能控制，通过规划局部航向或控制航速的方式，对海域内的智能船舶实施编队管理，在符合智能船舶规范的基础上安全可靠航行。
在本发明提供的基于岸基雷达的船舶协同感知系统的实现方法中，首先对数据进行无偏估计，然后继续加权融合，得出的第一融合数据再进行滤波估计，获得的第二融合数据更加准确。如图2所示，为对同一目标在60s的观测时间内第一融合数据和第二融合数据得误差标准差的比较结果，可以看出本发明方法的融合设计是合理可行的，系统实时性好，具有较高的精度并且具有一定的容错能力；船舶自身感知系统与链状岸基雷达系统融合滤波后的误差标准差较滤波前减小，其鲁棒性比较好。
本发明还提供一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统，如图3所示，包括收发模块3、数据处理模块4和岸基控制中心5；收发模块3，用于接收并存储指定航行区域内智能船舶感知系统1的感知信息和链状岸基雷达系统2对指定航行区域的监测信息；数据处理模块4，用于采用上述方法对感知信息和监测信息进行分析和处理，获得融合数据；岸基控制中心5，用于接收并存储融合数据。
具体地，智能船舶感知系统1设置于船舶上，智能船舶感知系统1包括AIS设备和导航雷达，用于采集周围船舶的动态信息(船舶航行位置、速度、航向等)、周围船舶的静态信息(船名、呼号、吃水及危险货物等)、自身船舶的动态信息(船舶航行位置、速度、航向等)、自身船舶的静态信息(船名、呼号、吃水及危险货物等)、周围障碍物信息以及风、浪、流等其他环境信息；并经过相关预处理和融合之后由甚高频频道向附近水域船舶及岸台广播，使邻近船舶及岸台能够及时掌握指定航行区域内所有船舶的动静信息。
具体地，链状岸基雷达系统2包括多个沿岸配布的雷达传感器21和数据采集装置22；雷达传感器21，用于将电磁波能量发射至所监测航行区域并通过接受物体反射的电磁波提取监测信息；数据采集装置22与雷达传感器21通讯连接，用于接收雷达传感器提取的监测信息并将其转换为数字信号，收发模块3与数据采集装置22通讯连接，用于接收并存储被数据采集装置22转换为数字信号的监测信息。对链状岸基雷达系统进行空间优化部署，可以实现对所辖海域内的船舶及海洋环境信息全方位监测。对链状岸基雷达系统进行空间优化部署具体为，对不同体质、不同频段、不同极化方式的雷达传感器进行空间优化部署，实现无缝连接且无盲区的网状信息收集与传递，并由岸基控制中心综合处理、控制和管理，从而形成一个统一的有机整体。
智能船舶协同感知系统通过接收链状岸基雷达系统的监测信息，利用了链状岸基雷达系统的集群作用，频率互补，性能稳定，不受环境等外在因素的干扰。智能船舶协同感知系统通过对感知信息和监测信息进行融合处理，避免单个传感器监测船舶信息带来的误差，确保海域内船舶航行信息的准确性。通过对链状岸基雷达系统的空间优化部署，智能船舶协同感知系统可以获得链状岸基雷达系统的无盲点全方位监测信息，与船舶感知系统进行多源数据融合后，大大提高数据的精确度。
需要理解的是，以上对本发明的具体实施例进行的描述只是为了说明本发明的技术路线和特点，其目的在于让本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，但本发明并不限于上述特定实施方式。凡是在本发明权利要求的范围内做出的各种变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法，其特征在于，基于收发模块、数据处理模块和岸基控制中心，包括以下步骤：
步骤S1、收发模块获取智能船舶感知系统的感知信息和链状岸基雷达系统的监测信息；
步骤S2、数据处理模块对所述感知信息和所述监测信息进行预处理，并根据预处理的感知信息和监测信息，获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计；
步骤S3、数据处理模块根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度；依据所述智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，获得智能船舶感知系统的权值因子和链状岸基雷达系统的权值因子；
步骤S4、数据处理模块根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计以及所述智能船舶感知系统的权值因子、所述链状岸基雷达系统的权值因子，进行加权融合，获得第一融合数据；对第一融合数据进行滤波估计，获得第二融合数据；
步骤S5、岸基控制中心接收并存储所述第二融合数据，基于所述第二融合数据进行分析和处理，向智能船舶传递指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述感知信息和所述监测信息进行预处理，包括：
对所述感知信息和所述监测信息依次进行时间配准、空间配准和剔除野值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预处理的感知信息和监测信息，获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计，包括：
Figure FDA0002282124770000011
Figure FDA0002282124770000021
其中，θ1为船舶感知系统无偏估计的权重，θ2为链状岸基雷达系统无偏估计的权重；x1为感知信息的无偏估计，x2为监测信息的无偏估计；
Figure FDA0002282124770000022
(k)为对x1、x2进行融合的数据，i＝1，2。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，包括：
i、根据所述感知信息的无偏估计
Figure FDA0002282124770000023
和所述监测信息的无偏估计
Figure FDA0002282124770000024
获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
Figure FDA0002282124770000025
Figure FDA0002282124770000026
Figure FDA0002282124770000027
其中，i＝1，2，j＝1，2；
ii、根据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
Figure FDA0002282124770000028
和支持度函数，获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度矩阵SupMat(k)；
所述支持度函数为：
Figure FDA0002282124770000029
Figure FDA00022821247700000210
其中，
Figure FDA00022821247700000211
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度，获得智能船舶感知系统的权值因子w1(k)和链状岸基雷达系统的权值因子w2(k)，包括：
λL＝SupMat(k)×L
L＝[l1 l2]T
Figure FDA0002282124770000031
其中，max(|λ|)为支持度矩阵SupMat(k)的最大模特征值；l1、l2为非负数；wi(k)为权值因子，i＝1，2。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计以及所述智能船舶感知系统的权值因子、所述链状岸基雷达系统的权值因子，进行加权融合，获得第一融合数据，包括：
Figure FDA0002282124770000032
其中，
Figure FDA0002282124770000033
为第一融合数据，w1(k)为船舶感知系统的权值因子；w2(k)为链状岸基雷达系统的权值因子。
7.一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统，其特征在于，用于实现权利要求1至6任一项所述的方法。
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