CN115718905B - 一种面向vts系统的多传感器信息融合方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法，包括步骤为：绘制辖区、划分拓扑网格、数据流式驱动机制、构建最小计算单元、局部航迹正向关联选取最优系统航迹、系统航迹反向选取最优局部航迹、航迹融合滤波。本发明实现了VTS系统中AIS雷达等多路传感器的信息融合，并且在实现过程中，综合考虑了局部航迹在所有系统航迹中正向取最优，系统航迹在候选局部航迹中反向取最优的关联方法，保证目标实现最优关联处理，并且对融合后的系统航迹进行滤波处理，在整体网格框架实现较高处理效率的前提下，能够有效提升多传感器的融合性能。

Description

一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法

技术领域

本发明涉及船舶交通管理领域，特别是一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法。

背景技术

近年来，随着船舶航运业的发展、船舶种类的增多，水运行业的业务量居高不下，船舶数量尤其是运输危险品船只和水域通航的船只密度都在不断增加，水上交通事故还时有发生，船舶的航行安全和海洋生态环境等都受到极大的威胁。VTS系统(船舶交通管理系统)，可以有效保障江河或海域通航安全，提高船舶交通利用率，减少交通事故的发生，在海运安全中具有及其重要的作用。

雷达和AIS(船舶自动识别系统)是VTS系统为提高航运管理效率最常用最重要的两种通信导航设备，它们提供的信息各有一定的局限性但同时又可以达到信息互补的特点。

雷达作为主动探测传感器，具有连续监测，覆盖范围广和检测目标位置、航速和方位的优点，获得较为全面的交通态势图像，但其也存在局限性，例如提供的信息有限，无法识别船名、船长船宽等静态信息等，且易受气象、海况以及地形等因素的影响。AIS属于被动式传感器，只有安装AIS设备的船只主动发送船舶信息，AIS基站才能接收到船只的信息。但其具有诸多的优点，不仅可以获取船舶实时动态信息和船名、船长船宽等静态信息，其信息精度高且信息量大，信息获取速度迅捷，并且信息的提供一般不会受到地形、天气及海上状况的影响。所以，通过信息融合处理，可以将AIS和各雷达站的信息互补，弥补各自的系统缺陷，发挥各自优势，提高探测目标信息的可靠性和准确性，从而提高船舶航行的安全性。

VTS系统中同时接入了AIS和多个雷达站等多个传感器信息，因此实现多路传感器的精确信息融合，提高船舶导航的准确性，降低由于误关联引起的融错导致的值班干扰等问题显得尤为重要。特别是在船舶密集、流量大的内河水域，船舶之间存在大量的追越、交叉、会遇等场景，不同传感器间的融错等问题尤为严重。VTS系统中有些辖区覆盖范围很广，接入的AIS数量很大，且同时需接入一二十个雷达站才可以覆盖全辖区，因此，同时对整个辖区内的目标均进行融合处理，需要较大的计算量，且后续算法改进也可能导致复杂度、计算量的增加，因此需要设计一个可支持并行计算的数据处理架构，可支撑所有目标的融合处理计算量。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法，该面向VTS系统的多传感器信息融合方法能实现了VTS系统中AIS和多路雷达等传感器的信息融合，并且在实现过程中，综合考虑了局部航迹在系统航迹中正向选取最优系统航迹，系统航迹在候选局部航迹中反向选取最优局部航迹的双向最优选择的关联方法，并且将辖区划分拓扑网格，组建最小计算单元，从而解决了密集水域下追越、会遇、交叉等场景下导致的误关联、融错等问题，以及利用拓扑网格组建最小计算单元的方式实现辖区覆盖范围大可能带来的较大计算量的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法，包括如下步骤。

步骤1、绘制辖区：在VTS系统的交通管理子系统客户端绘制辖区。

步骤2、划分拓扑网格：将步骤1绘制的辖区，进行拓扑网格划分。

步骤3、数据流式驱动机制：将每个雷达站或每个AIS输出的一维航迹数据均定义为局部航迹，将融合后的航迹定义为系统航迹；则航迹融合处理采用数据流式驱动机制，当接收到任意最新局部航迹时，立即触发航迹融合，保障融合数据处理的实时性和有效性；整个融合过程仅在系统航迹和局部航迹两个维度之间进行匹配计算。

步骤4、构建最小计算单元：持续从数据采集层接收最新局部航迹信息，并根据其最新的位置信息填充至对应的拓扑网格，并获取对应的拓扑网格编码；以当前拓扑网格编码为中心网格，并取与其相邻的8个拓扑网格，组成九宫格；每个九宫格中所包含的最新接收到的局部航迹、若干个系统航迹，以及与每个系统航迹关联的所有局部航迹，共同形成最小计算单元。

步骤5、局部航迹正向选取最优系统航迹：局部航迹更新，并将当前局部航迹，与步骤4构建的最小计算单元中的所有系统航迹，进行关联计算。

当未关联到系统航迹时，则根据当前局部航迹创建新的系统航迹，作为最优系统航迹。

当从最小计算单元中仅关联到一个系统航迹时，则已关联系统航迹作为最优系统航迹。

当从最小计算单元中仅关联到两个及以上系统航迹时，则从已关联系统航迹中，选取相似度最大的系统航迹作为最优系统航迹。

步骤6、最优系统航迹反向选取最优局部航迹：步骤5选取的最优系统航迹在属于同一传感器的局部航迹中反向选取最优局部航迹，具体选取方法为：

当最优系统航迹仅具有一个相关联的局部航迹时，已关联局部航迹为最优局部航迹。

当最优系统航迹具有两个及以上的相关联局部航迹时，则从已关联局部航迹中，选取相似度最大的局部航迹作为最优局部航迹。

步骤7、构建链式关联关系映射，包括如下步骤：

步骤7-1、构建：最优系统航迹与选取的最优局部航迹之间形成临时链式映射。

步骤7-2、周期维持：在每个航迹更新周期内，均重复步骤4至步骤6，当临时链式映射中的最优系统航迹与最优局部航迹能正、反向选取到时，则最优局部航迹次数累计加1；在设定的N个航迹更新周期内，当最优局部航迹的累计次数达到门限阈值S时，则认为临时链式映射中的最优系统航迹与最优局部航迹之间满足真正的关联关系，并建立真正的链式关联关系映射；其中，N≥3。

步骤8、航迹融合，包括如下步骤：

步骤8-1、设定融合阈值F_h。

步骤8-2、设定滑窗内的航迹更新周期数量M。

步骤8-3、计算综合相似度针对步骤7构建的链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹，局部航迹更新后，持续计算两者间的相似度，并计算滑窗平滑后的综合相似度/>

步骤8-4、航迹融合：当步骤8-3计算的综合相似度大于融合阈值F_h时，则步骤7构建的链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹满足融合条件，更新对应系统航迹信息。

步骤9、滤波：对步骤8的融合航迹进行滤波。

步骤2中，拓扑网格划分时，需满足如下三项规则：

规则一、每个拓扑网格的尺寸应该不超过5km*5km，便于计算量被充分地均摊。

规则二、划分后的每个拓扑网格均为正方形，具备相同的水平距离和垂直距离。

规则三、单个航迹的关联范围，应该被约束在其所在拓扑网格及其相邻的8个拓扑网格组成的九宫格内。

当绘制的辖区为多边形时，步骤2中，拓扑网格的划分方法，包括如下步骤：

步骤2-1、组建矩形：从多边形辖区中寻找经度最小值Lon_min、经度最大值Lon_max、纬度最小值Lat_min和纬度最大值Lat_max；接着，以经纬度坐标分别为(Lon_max，Lat_min)、(Lon_max，Lat_max)、

(Lon_min，Lat_min)和(Lon_min，Lat_max)的四点，作为矩形的四个角点，从而组建矩形。

步骤2-2、网格划分：通过对步骤2-1组建的矩形四周进行扩充的方式，将矩形划分为Raw*Col个大小相同的拓扑网格；其中，Raw为拓扑网格的横向划分总数，Col为拓扑网格的纵向划分总数。

步骤4中，组建九宫格时，当辖区或矩形边缘的拓扑网格处于中心格，相邻拓扑网格不满8个时，则借用对称的边缘拓扑网格，进行九宫格组建。

步骤5中，局部航迹正向选取最优系统航迹的方法，包括如下步骤：

步骤51、时空统一：将当前局部航迹和最小计算单元中的所有系统航迹，均进行坐标统一和时钟同步。

步骤52、建立多因素模糊集：选择与航迹相关的n个模糊因素的欧式距离u₁、u₂、…、u_i、…u_n组成多因素模糊集U；其中，1≤i≤n；对每个模糊因素均分配一个关联系数，进而构成关联系数分配集A＝[a₁、a₂、…、a_i、…a_n]；其中，a₁、a₂、…、a_i、…a_n分别为u₁、u₂、…、u_i、…u_n的关联系数；且

步骤53、计算相似度U，具体计算公式为：

其中：

μ_i＝exp(-(u_i ²/σ_i ²))

式中，μ_i为第i个模糊因素的隶属度值；σ_i为第i个模糊因素的隶属度系数，为设定常数。

步骤54、关联判断：将步骤53计算的相似度U，与设定的关联阈值U_min进行比较判定，当相似度U大于关联阈值U_min时，判定为本周期内局部航迹与对应系统航迹相关联，否则，判定为本周期内局部航迹与对应系统航迹不相关联。

步骤55、选取最优系统航迹：根据步骤54的关联判断结果，选取最优系统航迹。

步骤52中，n＝4，4个模糊因素的欧式距离u₁、u₂、u₃和u₄分别为水平距离因素、垂直距离因素、航速因素、航向因素的欧式距离。

步骤53中，隶属度系数σ₁、σ₂、σ₃和σ₄分别为100、100、1和15。

步骤54中的关联阈值U_min为0.6。

步骤8-3中，综合相似度的计算公式为：

式中，j表示滑窗内第j个航迹更新周期，且1≤j≤M。

U_j表示滑窗内第j个航迹更新周期时，链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹之间的相似度。

步骤8-2中，M＝10。

本发明具有如下有益效果：

1、本发明将融合航迹抽象为系统航迹，建立关联映射关系时综合考虑了局部航迹、系统航迹间双向最优选择最优关联航迹的功能，采用数据流式驱动机制，保证数据的实时性，并且对融合航迹进行滤波处理，从而实现VTS系统中多传感器的信息融合。

2、在实现过程中，采用拓扑网格的方式，将局部航迹、系统航迹组建最小计算单元，在整体框架实现较高处理效率的前提下，能够有效提升密集水域下多传感器的融合性能。

3、本发明局部航迹与系统航迹建立真正的关联关系前，首先，局部航迹在所有系统航迹中正向选取最优系统航迹，其次，系统航迹在其候选局部航迹中反向选取最优局部航迹，这种双向最优选择的关联方法，可以最大限度的提高航迹关联的准确性，从而提高融合准确率，减低密集水域场景下导致的误关联、以及误关联引起的融错等问题。

附图说明

图1显示了本发明一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法的流程示意图。

图2显示了系统航迹与局部航迹间的融合趋势。

图3显示了拓扑网格-九宫格的划分。

图4显示了最小计算单元的组建。

图5显示了系统航迹与候选局部航迹间的链式映射表。

图6显示了局部航迹与系统航迹间的双向最优选择示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明的描述中，需要理解的是，术语“左侧”、“右侧”、“上部”、“下部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，“第一”、“第二”等并不表示零部件的重要程度，因此不能理解为对本发明的限制。本实施例中采用的具体尺寸只是为了举例说明技术方案，并不限制本发明的保护范围。

如图1和图2所示，一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法，包括如下步骤。

步骤1、绘制辖区：在VTS系统的交通管理子系统客户端绘制辖区。辖区范围限制了目标显示的作用区域，即仅对辖区内的AIS目标和各雷达站等传感器目标进行融合处理并显示在交通管理子系统客户端。

步骤2、划分拓扑网格：将步骤1绘制的辖区，进行拓扑网格划分。

拓扑网格的划分支持分布式处理，每个拓扑网格中的处理均是相互独立的，互不干扰。

因而，在划分时，优选需满足如下三项规则：

规则一、每个拓扑网格的尺寸应该不超过5km*5km，便于计算量被充分地均摊。本实施例中，将网格划分为2km*2km，该值为默认值，也可配置。

规则二、划分后的每个拓扑网格均为正方形，具备相同的水平距离和垂直距离。

规则三、单个航迹的关联范围，应该被约束在其所在拓扑网格及其相邻的8个拓扑网格组成的九宫格内。

当绘制的辖区为多边形时，步骤2中，拓扑网格的划分方法，包括如下步骤。

步骤2-1、组建矩形：从多边形辖区中寻找经度最小值Lon_min、经度最大值Lon_max、纬度最小值Lat_min和纬度最大值Lat_max；接着，以经纬度坐标分别为(Lon_max，Lat_min)、(Lon_max，Lat_max)、(Lon_min，Lat_min)和(Lon_min，Lat_max)的四点，作为矩形的四个角点，从而组建矩形。

步骤2-2、网格划分：通过对步骤2-1组建的矩形四周进行扩充的方式，将矩形划分为Raw*Col个大小相同的拓扑网格；其中，Raw为拓扑网格的横向划分总数，Col为拓扑网格的纵向划分总数。

步骤3、数据流式驱动机制：将每个雷达站或每个AIS输出(也即任意传感器输出)的一维航迹数据均定义为局部航迹，将融合后的航迹定义为系统航迹；则航迹融合处理采用数据流式驱动机制，当接收到任意最新局部航迹时，立即触发航迹融合，保障融合数据处理的实时性和有效性。

整个融合过程仅在系统航迹、局部航迹两个维度之间进行匹配计算。如图2所示的系统航迹与局部航迹间的融合趋势。

步骤4、构建最小计算单元：持续从数据采集层接收最新局部航迹信息，并根据其最新的位置信息填充至对应的拓扑网格，并获取对应的拓扑网格编码；以当前拓扑网格编码为中心网格，并取与其相邻的8个拓扑网格，组成九宫格；每个九宫格中所包含的最新接收到的局部航迹、若干个系统航迹，以及与每个系统航迹关联的所有局部航迹，共同形成最小计算单元。

如图3所示，组建九宫格时，当辖区或矩形边缘的拓扑网格处于中心格，相邻拓扑网格不满8个时，则借用对称的边缘拓扑网格，进行九宫格组建。如图3中左上角黑色边缘的左上角空白网格借用对称的右下角边缘拓扑网格数据，左上角黑色边缘顶部的两个空白网格借用对称的左下角两个边缘拓扑网格数据，同理，左上角黑色边缘左侧的两个空白网格借用对称的右上角两个边缘拓扑网格数据。

步骤5、局部航迹正向选取最优系统航迹：局部航迹更新，并将当前局部航迹，与步骤4构建的最小计算单元中的所有系统航迹，进行关联计算。

上述局部航迹正向选取最优系统航迹的方法，包括如下步骤：

步骤51、时空统一：将当前局部航迹和最小计算单元中的所有系统航迹，均进行坐标统一和时钟同步。

步骤52、建立多因素模糊集：选择与航迹相关的n个模糊因素的欧式距离u₁、u₂、…、u_i、…u_n组成多因素模糊集U；其中，1≤i≤n；对每个模糊因素均分配一个关联系数，进而构成关联系数分配集A＝[a₁、a₂、…、a_i、…a_n]；其中，a₁、a₂、…、a_i、…a_n分别为u₁、u₂、…、u_i、…u_n的关联系数；且

本实施例中，优选n＝4，4个模糊因素的欧式距离u₁、u₂、u₃和u₄分别为水平距离因素、垂直距离因素、航速因素、航向因素的欧式距离。

另外，关联系数为给定已知值，可配，本实施例中，a₁、a₂、a₃和a₄优选为0.4、0.4、0.1和0.1。

步骤53、计算相似度U，具体计算公式为：

其中：

μ_i＝exp(-(u_i ²/σ_i ²))

式中，μ_i为第i个模糊因素的隶属度值；σ_i为第i个模糊因素的隶属度系数，为设定常数，在本实施例中，隶属度系数σ₁、σ₂、σ₃和σ₄优选分别为100、100、1和15。

步骤54、关联判断：将步骤53计算的相似度U，与设定的关联阈值U_min(优选为0.6)进行比较判定，当相似度U大于关联阈值U_min时，判定为本周期内局部航迹与对应系统航迹相关联，否则，判定为本周期内局部航迹与对应系统航迹不相关联。

步骤55、选取最优系统航迹：根据步骤54的关联判断结果，选取最优系统航迹，选取方法，优选为：

当未关联到系统航迹时，则根据当前局部航迹创建新的系统航迹，作为最优系统航迹。

当从最小计算单元中仅关联到一个系统航迹时，则已关联系统航迹作为最优系统航迹。

当从最小计算单元中仅关联到两个及以上系统航迹时，则从已关联系统航迹中，选取相似度最大的系统航迹作为最优系统航迹。

步骤6、最优系统航迹反向选取最优局部航迹

局部航迹依据最优关联准则选择了最优系统航迹，而在流式数据驱动机制下，船舶密集区多条局部航迹可能同时最优关联到同一系统航迹。

步骤5选取的最优系统航迹在属于同一传感器的局部航迹中反向选取最优局部航迹，具体选取方法为：

当最优系统航迹仅具有一个相关联的局部航迹时，已关联局部航迹为最优局部航迹。

当最优系统航迹具有两个及以上的相关联局部航迹时，则从已关联局部航迹中，选取相似度最大的局部航迹作为最优局部航迹。

步骤7、构建链式关联关系映射，包括如下步骤：

步骤7-1、构建：最优系统航迹与选取的最优局部航迹之间形成如图5所示的临时链式映射。

步骤7-2、周期维持：在每个航迹更新周期内，均重复步骤4至步骤6，当临时链式映射中的最优系统航迹与最优局部航迹能正、反向选取到时，则最优局部航迹次数累计加1(设置上限为8，可配置)；在设定的N个航迹更新周期内，当最优局部航迹的累计次数达到门限阈值S时，则认为临时链式映射中的最优系统航迹与最优局部航迹之间满足真正的关联关系，并建立真正的链式关联关系映射；其中，N≥3。图6显示了局部航迹与系统航迹间的双向最优选择示意图。

经过步骤5和步骤7局部航迹与系统航迹建立最优正反双向选择并确认真正关联映射关系后，此后局部航迹更新，则无需再重复查找最优系统航迹，仅需持续判定该局部航迹与与之建立关联关系的系统航迹间的融合状态即可。

步骤8、航迹融合，包括如下步骤：

步骤8-1、设定融合阈值F_h。

步骤8-2、设定滑窗内的航迹更新周期数量M，本实施例中，优选M＝10。

步骤8-3、计算综合相似度针对步骤7构建的链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹，局部航迹更新后，持续计算两者间的相似度，并计算滑窗平滑后的综合相似度/>计算公式优选为：

式中，j表示滑窗内第j个航迹更新周期，且1≤j≤M。

U_j表示滑窗内第j个航迹更新周期时，链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹之间的相似度。

步骤8-4、航迹融合：当步骤8-3计算的综合相似度大于融合阈值F_h时，则步骤7构建的链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹满足融合条件，并进行融合处理，融合处理过程如下：

即系统航迹根据前一时刻的航迹状态外推到当前时刻的状态估计，亦称之为预测状态(P_x,P_y,P_v,P_c)，新接收到的局部航迹状态称之为测量状态(M_x,M_y,M_v,M_c)，其中，(P_x,P_y,P_v,P_c)分别为预测状态下的系统航迹的水平坐标系下的x方向的位置信息、y方向的位置信息、航速信息、航向信息，M_x,M_y,M_v,M_c)为最新局部航迹的水平坐标系下的x方向的位置信息、y方向的位置信息、航速信息、航向信息。

步骤9、滤波：本发明优选采用卡尔曼滤波算法对步骤8的融合航迹进行滤波。

融合航迹结果：

R_x＝(P_x,M_x)进行滤波处理，R_x为融合航迹的水平坐标系下的x方向的位置信息。

R_y＝(P_y,M_y)进行滤波处理，R_x为融合航迹的水平坐标系下的y方向的位置信息。

R_v＝(P_v,M_v)进行滤波处理，R_x为融合航迹的航速信息。

R_c＝(P_c,M_c)进行滤波处理，R_x为融合航迹的航向信息。

综上所述，本发明将融合航迹抽象为系统航迹，建立关联映射关系时综合考虑了局部航迹、系统航迹间双向最优选择最优关联航迹的功能，采用数据流式驱动机制，保证数据的实时性，并且对融合航迹进行滤波处理，从而实现VTS系统中多传感器的信息融合，在实现过程中，采用拓扑网格的方式，将局部航迹、系统航迹组建最小计算单元，在整体框架实现较高处理效率的前提下，能够有效提升密集水域下多传感器的融合性能。

以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1、绘制辖区：在VTS系统的交通管理子系统客户端绘制辖区；

步骤2、划分拓扑网格：将步骤1绘制的辖区，进行拓扑网格划分；

步骤3、数据流式驱动机制：将每个雷达站或每个AIS输出的一维航迹数据均定义为局部航迹，将融合后的航迹定义为系统航迹；则航迹融合处理采用数据流式驱动机制，当接收到任意最新局部航迹时，立即触发航迹融合，保障融合数据处理的实时性和有效性；整个融合过程仅在系统航迹和局部航迹两个维度之间进行匹配计算；

步骤4、构建最小计算单元：持续从数据采集层接收最新局部航迹信息，并根据其最新的位置信息填充至对应的拓扑网格，并获取对应的拓扑网格编码；以当前拓扑网格编码为中心网格，并取与其相邻的8个拓扑网格，组成九宫格；每个九宫格中所包含的最新接收到的局部航迹、若干个系统航迹，以及与每个系统航迹关联的所有局部航迹，共同形成最小计算单元；

步骤5、局部航迹正向选取最优系统航迹：局部航迹更新，并将当前局部航迹，与步骤4构建的最小计算单元中的所有系统航迹，进行关联计算；

当未关联到系统航迹时，则根据当前局部航迹创建新的系统航迹，作为最优系统航迹；

当从最小计算单元中仅关联到一个系统航迹时，则已关联系统航迹作为最优系统航迹；

当从最小计算单元中仅关联到两个及以上系统航迹时，则从已关联系统航迹中，选取相似度最大的系统航迹作为最优系统航迹；

局部航迹正向选取最优系统航迹的方法，包括如下步骤：

步骤51、时空统一：将当前局部航迹和最小计算单元中的所有系统航迹，均进行坐标统一和时钟同步；

步骤52、建立多因素模糊集：选择与航迹相关的n个模糊因素的欧式距离u₁、u₂、…、u_i、…u_n组成多因素模糊集U；其中，1≤i≤n；对每个模糊因素均分配一个关联系数，进而构成关联系数分配集A＝[a₁、a₂、…、a_i、…a_n]；其中，a₁、a₂、…、a_i、…a_n分别为u₁、u₂、…、u_i、…u_n的关联系数；且

步骤53、计算相似度U，具体计算公式为：

其中：

式中，μ_i为第i个模糊因素的隶属度值；σ_i为第i个模糊因素的隶属度系数，为设定常数；

步骤54、关联判断：将步骤53计算的相似度U，与设定的关联阈值U_min进行比较判定，当相似度U大于关联阈值U_min时，判定为本周期内局部航迹与对应系统航迹相关联，否则，判定为本周期内局部航迹与对应系统航迹不相关联；

步骤55、选取最优系统航迹：根据步骤54的关联判断结果，选取最优系统航迹；

步骤6、最优系统航迹反向选取最优局部航迹：步骤5选取的最优系统航迹在属于同一传感器的局部航迹中反向选取最优局部航迹，具体选取方法为：

当最优系统航迹仅具有一个相关联的局部航迹时，已关联局部航迹为最优局部航迹；

当最优系统航迹具有两个及以上的相关联局部航迹时，则从已关联局部航迹中，选取相似度最大的局部航迹作为最优局部航迹；

步骤7、构建链式关联关系映射，包括如下步骤：

步骤7-1、构建：最优系统航迹与选取的最优局部航迹之间形成临时链式映射；

步骤7-2、周期维持：在每个航迹更新周期内，均重复步骤4至步骤6，当临时链式映射中的最优系统航迹与最优局部航迹能正、反向选取到时，则最优局部航迹次数累计加1；在设定的N个航迹更新周期内，当最优局部航迹的累计次数达到门限阈值S时，则认为临时链式映射中的最优系统航迹与最优局部航迹之间满足真正的关联关系，并建立真正的链式关联关系映射；其中，N≥3；

步骤8、航迹融合，包括如下步骤：

步骤8-1、设定融合阈值F_h；

步骤8-2、设定滑窗内的航迹更新周期数量M；

步骤8-3、计算综合相似度针对步骤7构建的链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹，局部航迹更新后，持续计算两者间的相似度，并计算滑窗平滑后的综合相似度

步骤8-4、航迹融合：当步骤8-3计算的综合相似度大于融合阈值F_h时，则步骤7构建的链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹满足融合条件，更新对应系统航迹信息；

步骤9、滤波：对步骤8的融合航迹进行滤波。

2.根据权利要求1所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤2中，拓扑网格划分时，需满足如下三项规则：

规则一、每个拓扑网格的尺寸不超过5km*5km，便于计算量被充分地均摊；

规则二、划分后的每个拓扑网格均为正方形，具备相同的水平距离和垂直距离；

规则三、单个航迹的关联范围，被约束在其所在拓扑网格及其相邻的8个拓扑网格组成的九宫格内。

3.根据权利要求1或2所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：当绘制的辖区为多边形时，步骤2中，拓扑网格的划分方法，包括如下步骤：

步骤2-1、组建矩形：从多边形辖区中寻找经度最小值Lon_min、经度最大值Lon_max、纬度最小值Lat_min和纬度最大值Lat_max；接着，以经纬度坐标分别为(Lon_max，Lat_min)、(Lon_max，Lat_max)、(Lon_min，Lat_min)和(Lon_min，Lat_max)的四点，作为矩形的四个角点，从而组建矩形；

步骤2-2、网格划分：通过对步骤2-1组建的矩形四周进行扩充的方式，将矩形划分为Raw*Col个大小相同的拓扑网格；其中，Raw为拓扑网格的横向划分总数，Col为拓扑网格的纵向划分总数。

4.根据权利要求1所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤4中，组建九宫格时，当辖区或矩形边缘的拓扑网格处于中心格，相邻拓扑网格不满8个时，则借用对称的边缘拓扑网格，进行九宫格组建。

5.根据权利要求1所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤52中，n＝4，4个模糊因素的欧式距离u₁、u₂、u₃和u₄分别为水平距离因素、垂直距离因素、航速因素、航向因素的欧式距离。

6.根据权利要求5所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤53中，隶属度系数σ₁、σ₂、σ₃和σ₄分别为100、100、1和15。

7.根据权利要求6所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤54中的关联阈值U_min为0.6。

8.根据权利要求1所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤8-3中，综合相似度的计算公式为：

式中，j表示滑窗内第j个航迹更新周期，且1≤j≤M；

U_j表示滑窗内第j个航迹更新周期时，链式关联关系映射中最优局部航迹与最优系统航迹之间的相似度。

9.根据权利要求8所述的面向VTS系统的多传感器信息融合方法，其特征在于：步骤8-2中，M＝10。