CN114217307A - 一种基于雷达和ais数据的船舶异常行为判定的方法 - Google Patents

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林忠
苏孙新
陈久虎
李亚楠
樊博彦
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Abstract

本发明提供的一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，通过分别获取雷达数据和AIS数据，并通过模糊评价矩阵进行时空配准，得到融合后的数据；根据融合后的数据对船舶的行为进行监测，综合考虑雷达和AIS数据之间良好的互补性和冗余性，通过数据融合处理能够弥补各自存在的不足之外，雷达与AIS的集成同时可以提高导航系统的检测性能和精度可靠性，提供更加精准的导航数据，结合模糊集合论的方法来判断雷达检测到的船舶是否存在异常行为，有效的提高了目标的检测性能和精度可靠性。

Description

一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法
技术领域
本发明涉及船舶技术领域，特别涉及一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法。
背景技术
雷达和AIS(船舶自动识别系统)是船上配备的保证船舶航行安全的重要导航设备，在导航领域发挥着不可替代的作用。雷达是一种主动方式获取目标的信息，可用来定位、导航，但存在精度不高、易受天气地形影响的缺陷；而AIS在甚高频下不受位置、天气的影响，向周围海域的船舶或岸基雷达发送静态信息和动态信息，但目前AIS数据还存在丢失和大量错误,当前AIS数据质量还不能适应海事监管与服务的需要。
目前国外一些学者对船舶异常行为识别做了一定的研究，Ristic等人采用核密度估计的方法，在零假设的条件下，从实际AIS历史数据中，构建正常模型识别船舶异常。Laxhammar采用混合高斯模型对正常船舶轨迹点的位置和速度特征建模，通过概率密度函数识别船舶异常行为。但是这些方法在宏观上建立模型，估计参数过多，迭代次数越大越不利于计算，且仅基于AIS数据构建模型和概率密度函数判定船舶异常行为，误异常报警率较高。
因此，需要一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，通过综合考虑雷达和AIS数据，结合模糊集合论的方法来判断雷达检测到的船舶是否存在异常行为。
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雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，通过综合考虑雷达和AIS数据，结合模糊集合论的方法来判断雷达检测到的船舶是否存在异常行为。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，包括步骤：
S1、分别获取雷达数据和AIS数据，并通过模糊评价矩阵进行时空配准，得到融合后的数据；
S2、根据融合后的数据对船舶的行为进行监测。
(三)有益效果
本发明的有益效果在于：通过分别获取雷达数据和AIS数据，并通过模糊评价矩阵进行时空配准，得到融合后的数据；根据融合后的数据对船舶的行为进行监测，综合考虑雷达和AIS数据之间良好的互补性和冗余性，通过数据融合处理能够弥补各自存在的不足之外，雷达与AIS的集成同时可以提高导航系统的检测性能和精度可靠性，提供更加精准的导航数据，结合模糊集合论的方法来判断雷达检测到的船舶是否存在异常行为，有效的提高了目标的检测性能和精度可靠性。
附图说明
图1为本发明实施例的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法流程图。
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。
实施例一
请参照图1，一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，包括步骤：
S1、分别获取雷达数据和AIS数据，并通过模糊评价矩阵进行时空配准，得到融合后的数据；
步骤S1包括：
S11、分别获取雷达数据和AIS数据，并通过计算所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离，建立相应的模糊评价矩阵；
所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离djw的计算过程如下：
将雷达数据转换为目标的经纬度坐标(λ1，θ1)；
λ1＝(d*cos(θ*π/180))/111.3；
θ1＝(d*sin(θ*π/180))/(111.3*cos(φ0*π/180))；
其中，d表示雷达和检测到的目标的距离，θ表示雷达和检测到的目标连线与水平线之间的夹角，
Figure BDA0003380017100000032
表示雷达的纬度(以度数表示)；
根据目标经纬度坐标(λ1，θ1)和AIS数据中目标经纬度坐标(λ2，θ2)计算欧氏距离djw；
Figure BDA0003380017100000031
步骤S11中所述的通过计算所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离，建立相应的模糊评价矩阵具体为：
通过计算雷达与AIS数据同一时刻的航速、航向、位置信息之间的欧氏距离，建立相应的模糊评价矩阵。
S12、计算雷达和AIS的相似度，并通过所述模糊评价矩阵判断所述相似度是否小于预设值，若是，则判断所述AIS数据和雷达数据相关，并进行合并，得到融合后的数据。
所述雷达数据包括岸基雷达的经纬度位置信息和雷达探测的海域范围；
所述AIS数据包括AIS目标的静态信息和动态信息。
S2、根据融合后的数据对船舶的行为进行监测。
步骤S2包括：
若雷达数据中船舶速度的大小发生改变且AIS数据停止更新，则判断船舶速度大小的变化是否超出预警范围；
若超出，则判断存在异常行为，继续监控并提出示警，反之，则判断船舶存在非法捕鱼或非法监控，立刻报警。
步骤S2还包括：
若雷达数据中船舶速度的方向发生改变且AIS数据停止更新，则判断船舶速度方向的变化是否超出预警范围；
若是，则判断存在异常行为，继续监控并提出示警，反之，判断船舶存在非法进入禁渔区或偏离标准航线，则立刻报警。
实施例二
本实施例和实施例一的区别在于，本实施例将结合具体的应用场景进一步说明本发明上述基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法是如何实现的：
1、雷达数据和AIS数据的获取
(1)获取岸基雷达的经纬度位置信息，进行一个雷达原点的标定,雷达探测的范围由本身雷达性能参数所决定，雷达探测的范围即在雷达扫描中所能检测到的周围海域的最大半径。后设置为以该岸基雷达为中心、与检测到的目标距离和角度为目标确定依据的基础。
(2)雷达探测的目标信息的获取：雷达的目标位置数据来源于雷达回波，是回波经过模/数转换、检测后形成的目标中心点位置数据。本发明中采用的雷达数据是GPS通信格式--NMEA规则里的TTM(Tracked Target Message)跟踪目标信息。
$RATTM,02,0.823,125.0,T,7.910184.4,T,0.709,-3.1,N,TGT,02,T,,040235.18,M*7D
其中TTM格式解析如下：
Figure BDA0003380017100000041
Figure BDA0003380017100000051
具体参数含义不在此详细描述，为本领域技术人员公知的，主要用到：
参数2：目标距离；
参数3：自船轴承，即以岸基雷达为中心，雷达与目标连线与水平线之间的夹角。
参数5：目标航速
参数6：目标航向
参数14：数据UTC，即该雷达数据的时间，hh是小时，mm是分钟，ss是秒。
AIS目标的静态信息和动态信息的获取：
AIS的主要作用是一种避碰助航的设备。其主要功能是将本船的船名、呼号、MMSI、IMO等静态信息和船速、船艏向、航迹向等动态信息，通过VHF数据链路以广播的形式发送给周围海域的船舶，同时接收其他船舶发送的AIS信息。
2、时空统一
时间统一：AIS信息和雷达目标跟踪扫描信息，在时间上是不同步的，雷达的扫描时间大约是2s，AIS的静态信息和动态信息的更新时间也不一样，受AIS类型和航向变换率等有关，常常时间大于雷达跟踪扫描时间。为了简化处理计算，采用以雷达目标数据产生时间为参考时间，雷达扫描时间间隔设置为2s，AIS动静态信息更新间隔10s。时间采用时间戳方式，便于计算。
空间统一：因为安装在船舶上的AIS系统提供的位置信息是基于WGS 84坐标系的坐标系统，在AIS系统中目标物的位置用经度J、纬度W表示，是一种绝对的位置信息。而雷达是以自己为中心的极坐标系，需要统一空间坐标系。本发明中AIS和雷达融合处理系统的坐标系是采用基于WGS84坐标自的坐标系统，根据比例尺缩放进行一个雷达扫描效果的展示。
3、距离计算和融合判断
所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离djw的计算过程如下：
将雷达数据转换为目标的经纬度坐标(λ1，θ1)；
λ1＝(d*cos(θ*π/180))/111.3；
θ1＝(d*sin(θ*π/180))/(111.3*cos(φ0*π/180))；
其中，d表示雷达和检测到的目标的距离，θ表示雷达和检测到的目标连线与水平线之间的夹角，
Figure BDA0003380017100000062
表示雷达的纬度(以度数表示)，已知本初子午线约为40075km，所以在相同经度上的纬度每间隔一度距离相差111.3km，而在相同纬度上的经度每间隔一度相差
Figure BDA0003380017100000063
根据目标经纬度坐标(λ1，θ1)和AIS数据中目标经纬度坐标(λ2，θ2)计算欧氏距离djw；
Figure BDA0003380017100000061
还包括设置航速和航向的误差范围，根据所述误差范围判断计算得到的欧氏距离和模糊评价矩阵的相似度是否小于预设值，若是，则判断所述AIS数据和雷达数据相关，并进行合并，得到融合后的数据；
若雷达数据中船舶速度的大小发生改变且AIS数据停止更新，则判断船舶速度大小的变化是否超出预警范围；
若超出，则判断存在异常行为，继续监控并提出示警，反之，则判断船舶存在非法捕鱼或非法监控，立刻报警。
若雷达数据中船舶速度的方向发生改变且AIS数据停止更新，则判断船舶速度方向的变化是否超出预警范围；
若是，则判断存在异常行为，继续监控并提出示警，反之，判断船舶存在非法进入禁渔区或偏离标准航线，则立刻报警。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，其特征在于，包括步骤：
S1、分别获取雷达数据和AIS数据，并通过模糊评价矩阵进行时空配准，得到融合后的数据；
S2、根据融合后的数据对船舶的行为进行监测。
2.根据权利要求1所述的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，其特征在于，步骤S1包括：
S11、分别获取雷达数据和AIS数据，并通过计算所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离，建立相应的模糊评价矩阵；
S12、计算雷达和AIS的相似度，并通过所述模糊评价矩阵判断所述相似度是否小于预设值，若是，则判断所述AIS数据和雷达数据相关，并进行合并，得到融合后的数据。
3.根据权利要求2所述的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，其特征在于，所述雷达数据包括岸基雷达的经纬度位置信息和雷达探测的海域范围；
所述AIS数据包括AIS目标的静态信息和动态信息。
4.根据权利要求2所述的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离djw的计算过程如下：
将雷达数据转换为目标的经纬度坐标(λ1，θ1)；
λ1＝(d*cos(θ*π/180))/111.3；
θ1＝(d*sin(θ*π/180))/(111.3*cos(φ0*π/180))；
其中，d表示雷达和检测到的目标的距离，θ表示雷达和检测到的目标连线与水平线之间的夹角，
Figure FDA0003380017090000011
表示雷达的纬度；
根据目标经纬度坐标(λ1，θ1)和AIS数据中目标经纬度坐标(λ2，θ2)计算欧氏距离djw；
Figure FDA0003380017090000012
5.根据权利要求3所述的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，其特征在于，步骤S11中所述的通过计算所述雷达数据和AIS数据之间的欧氏距离具体为：
通过计算雷达与AIS数据同一时刻的航速、航向、位置信息之间的欧氏距离，建立相应的模糊评价矩阵。
6.根据权利要求5所述的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，其特征在于，步骤S2包括：
若雷达数据中船舶速度的大小发生改变且AIS数据停止更新，则判断船舶速度大小的变化是否超出预警范围；
若超出，则判断存在异常行为，继续监控并提出示警，反之，则判断船舶存在非法捕鱼或非法监控，立刻报警。
7.根据权利要求5所述的基于雷达和AIS数据的船舶异常行为判定的方法，其特征在于，步骤S2还包括：
若雷达数据中船舶速度的方向发生改变且AIS数据停止更新，则判断船舶速度方向的变化是否超出预警范围；
若是，则判断存在异常行为，继续监控并提出示警，反之，判断船舶存在非法进入禁渔区或偏离标准航线，则立刻报警。
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