[发明专利]一种基于岸基雷达的多船协同感知数据融合系统及方法

说明书

本发明属于智能航运信息处理技术领域，尤其涉及一种基于岸基雷达的多船协同感知数据融合系统及方法。包括如下步骤：接收当前船舶基于该船舶的AIS系统和导航雷达获取的该船舶在行驶中的第一环境数据以及所述船舶的行驶参数信息；接收预先布设的岸基雷达获取所述船舶所在的区域内的第二环境数据以及该区域内的其他船舶的信息数据；根据第一环境数据、第二环境数据、信息数据以及行驶参数信息，船舶对应的目的地信息，基于平均标准差的加权融合算法，得到当前船舶的目标航迹；基于目标航迹得到对当前船舶的避碰决策信息，并将避碰决策信息发送至当前船舶。该方法提升了VTS系统数据融合精度及系统稳定性，保障船舶航行安全，提高航运效率。

技术领域

本发明属于智能航运信息处理技术领域，尤其涉及一种基于岸基雷达的多船协同感知数据融合系统及方法。

背景技术

伴随着海洋强国战略的提出，我国的水上交通运输行业得到了长足发展，国内港口、内河航道的船舶吨位、数量随之大幅度增加，进港船舶数量将会越来越多，水上交通安全问题日益凸显。如何获取航道内船舶航迹及障碍物信息，并向船舶提供助航服务和交通组织服务，已受到越来越多人的关注。

针对以上现状，目前我国海事广泛应用船舶交通管理系统(Vessel TrafficServices，简称VTS)。VTS系统能够给予船舶信息服务和交通指挥服务，大大地提高了水上交通航行安全。然而，VTS在发挥重要作用的同时，大量有价值的、无价值的、中间过程的信息充斥着整个系统，导致了系统丢包率高，网络延迟大，有效信息提取效率低等问题。与此同时，AIS系统的引入，虽能从跟本上提高VTS的服务和监控能力，但雷达、AIS等各种传感器提供的信息存在着冗余相关，如何将这些信息进行有效的融合，提高VTS的智能程度，是亟待解决的问题。

在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性，数据量的巨大型，数据关系的复杂性，以及要求数据处理的实时性、准确性和可靠性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，在这种情况下，多传感器数据融合技术应运而生。多传感器数据融合(Multi-SensorData Fusion，简称MSDF)，简称数据融合，也被称为多传感器信息融合(Multi-SensorInformation Fusion，简称MSIF)，是多学科交叉的新技术，主要涉及信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。数据融合是对来自单个或多个不同平台原始感知节点的数据进行相关和综合，以获得更精确的目标信息和身份估计的处理过程。融合处理的对象不局限于接收到的初级数据，还包括对多源数据进行不同层次抽象处理后的信息。

在无线传感器网络数据融合中，传感器节点需要对来自不同节点的数据进行融合处理，消除数据冗余。针对不同应用的特点，数据融合中可以釆用不同的融合处理方法，来满足不同应用的服务质量要求。目前，无线传感器网络数据融合中所釆用的融合处理方法主要有以下几种：综合平均法(加权平均法)、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、统计决策法、模糊逻辑发、神经网络法、压缩感知法。但这些方法对于VTS系统数据融合精度和系统稳定性不是很高。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对现有存在的技术问题，本发明提供一种基于岸基雷达的多船协同感知数据融合系统及方法，提升了VTS系统数据融合精度及系统稳定性，保障船舶航行安全，提高航运效率。

(二)技术方案

本发明提供一种基于岸基雷达的多船协同感知数据融合方法，包括如下步骤：

步骤A1、岸基运控中心接收第一环境数据和行驶参数信息，所述第一环境数据和行驶参数信息为当前船舶基于该船舶的AIS系统和导航雷达获取的该船舶在行驶中的第一环境数据以及所述船舶的行驶参数信息；

步骤A2、所述岸基运控中心接收第二环境数据和信息数据，所述第二环境数据和信息数据为预先布设的岸基雷达获取所述船舶所在的区域内的第二环境数据以及该区域内的其他船舶的信息数据；