AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法技术方案

本发明专利技术提出的一种AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法，旨在处理对海探测雷达长时间运行过程中，对雷达精度下降进行校准。本发明专利技术通过下述技术方案予以实现：利用先验知识给出雷达系统角度偏差范围的最大范围经验值，估计雷达系统偏差的角度偏差范围；对角度偏差范围进行量化；假设角度偏差为

Association Calibration Method of AIS and Radar Angle System Deviation

【技术实现步骤摘要】
AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法
本专利技术涉及船用雷达信号融合处理领域中，利用AIS与雷达融合实现对雷达校准的方法。检测雷达设备校准方法
技术介绍
目前的通信助航设备主要有雷达、VHF船用电台、AIS设备等等，它们对于水上交通管理有着举足轻重的作用。船舶自动识别系统(AIS)是一种新型的航海设备，能够自动提供自我识别信息。AIS能提供目标船的船名,识别码,船长,船宽,船型等静态信息以及船位,航向,航速等动态信息.它具有信息量大,精度高等优点,但它是被动的监测跟踪目标,而非强制性履约船舶及浮标物等必须通过雷达才能被监测到。雷达探测距离远，实时性高，能够对舰船进行检测和跟踪，同时还能发现远距离的低空飞机。雷达可以用来观察可测范围内水域的的固定或漂浮物情况，不仅能够得到船舶航行位置，而且能够判断船舶间是否存在碰撞危险，因此,对AIS与雷达目标的信息进行融合能达到优势互补,提高位置的精度及目标信息的可靠性,确保船舶航行的安全。由于船舶会遇频繁，容易发生碰撞，造成海洋污染和生命财产损失。一直以来，各种海上交通系统的管理信息都来源雷达，但是雷达的目标观测易受环境干扰，目标的测量精度和分辨力非常有限，缺少目标的相关信息，难以满足海运管理要求。AIS和雷达数据的格式不同，采用的坐标系不同，数据率也不同，使得观察到的来自同一目标的两个传感器得到的信息并不一致。雷达是根据距离和方位来确定目标位置的，AIS则采用经纬度来定位目标，在判断相关之前，首先要进行坐标转换，把二者测得的目标位置信息转换到同一坐标系下，才能进行下一步运算。雷达和AIS的信息数据率不同，针对同一目标测得的位置信息也不可能来自同一时刻，所以还需要进行时空统一，即让两个传感器的信息进行同步，这样得到同一个时刻的目标位置信息才能进行判断相关。判断相关是最重要的一步，最主要的影响船舶位置的有航速、航向、距离三个因素。而航迹关联又是AIS与雷达航迹融合的必备阶段，关联性能的好坏直接影响航迹融合的质量，它是提高船舶航行安全，提高海面预警探测能力所必须的。雷达和AIS作为两种重要的海上目标监视监测手段，都能提供观测或监视区域内目标的航迹信息。航迹是目标在一个时间序列内形成的运动轨迹，通常航迹显示在态势图中，航迹使得可以对目标进行跟踪。高频地波雷达系统与AIS基站工作于不同的平台，覆盖区域也不同，二者都有自己的信息处理系统，并且各系统中都收集了大量的目标航迹信息。当航迹信息送入处理中心时，就需要判断来自于两个系统的两条航迹是否代表同一个目标，这就是航迹关联问题。通过雷达与AIS数据的关联、融合处理，再利用AIS的静态报文，VTS可以获得统一的目标态势，从而更好的对船只进行监控、管理，避免船只发生碰撞。。航迹融合处理可以分为四个部分：坐标转换，时问校准，航迹关联与航迹融合。时间对准和坐标变换统称为预处理，航迹关联和航迹融合是融合中心的核心，其中航迹关联是重点。航迹关联就是用来解决监视区域内的重复跟踪问题，因而航迹关联也可称为去重复。现有的AIS与雷达数据关联方法较多，常用的包括,基于模糊双门限航迹关联方法、双波门法、K近邻域法、神经网络、灰度关联和模糊理论等方法，但以上算法都是基于量测不存在系统误差的情况下。当雷达的角度量测存在未知的系统误差，且目标处于密集、交叉或者机动航迹较多的情形下，以上的传统关联方法都会产生非常严重的漏关联和错误关联。而在实际中，雷达存在系统误差是普遍的，因此如何有效地进行AIS与存在系统误差情况下雷达目标航迹关联亟待解决。雷达、AIS传感器的数据关联处理时，地波雷达对目标径向测速、测距精度较高，而对目标方位测量的精度较低，在距离雷达基站较远的位置航迹较少，而在靠近基站的航迹数量较多。由于远端目标方向角精度低所引起的切向距离误差更大，远离基站航迹的形成往往比较困难。所以在远距离的情况下，地波雷达航迹形成较少。在影响航迹关联的因素中，除去属性和目标分类是不可模糊的因素外，目标的速度、距离、方向等都是可以模糊的关联因素。图4所示雷达探测角度存在一定未知系统偏差时的航迹关联。由于VTS系统中，船只数量一般在数百只，且相对密集。虽然雷达的距离测量精度较高，但其角度测量精度不高(约0.6°)，此外，雷达多是机械天线，在长期的转动过程中，会慢慢造成一定的角度系统偏差，或者雷达本身就存在天线调零不当导致的系统偏差，即使角度偏差较小，都会造成大批目标的错误关联，影响系统的使用。数据融合对各部雷达的测量系统误差有着严格的要求，若在融合算法中，雷达测量系统误差校正不好，就会丧失融合的最优性，影响航迹质量。系统可能无法利用多雷达数据进行目标起始，无法利用多雷达数据进行航迹关联，对目标精确跟踪和及时机动判决当目标密集时，易出现不同雷达目标之内的错误关联，产生虚假目标或分裂目标等等。这对某些应用可能是比较致命的，例如操作员在根据显示界面对态势进行判断时，可能会因为目标数量和位置的模糊产生误判断。因此，在进行多雷达数据融合之前，对雷达系统误差进行估计与校准具有重大意义。AIS与系统误差下雷达目标航迹关联，在雷达存在系统误差时，利用雷达、AIS的融合结果对雷达角度进行校准，首先是需要解决雷达角度系统偏差下与AIS的准确关联，在准确关联的基础上，在进行多目标、长时间的误差修正，才能够获得稳定、准确的雷达系统误差，实现对雷达的校准。造成系统误差的主要原因有两种：一是各雷达的方位定北误差，而是各雷达的原点定点误差。现有技术中修正雷达系统误差的方法主要有以下几种：1、在各雷达上安装寻北仪和GPS接收器，寻北仪的精度可达1°，GPS的定位精度可达15米；2、GPS定位校正法，即利用平台自身GPS定位的坐标真值去校正雷达系统坐标值，作为实时检测、跟踪系统误差变化的依据；3、固定回波校正法，这也是最常用的一种方法，它是用固定目标位置的真值来校正雷达航迹的坐标绝对误差；4、基准雷达校正法，它是在用标准雷达的固定目标真值校正了标准雷达航迹的坐标绝对误差之后，再用标准雷达的雷达航迹校正其它雷达的雷达航迹的坐标相对误差。上述系统误差校正方法中，第1种方法已应用在新近出厂的少量新型雷达上，但是原有大量的老雷达基本上都未安装，改装有一定难度，且经费也高。第2种方法中，可以对雷达原定定点误差进行校正，但无法对雷达伺服驱动器件精度和基准不同等带来的方位定北误差进行校正。第3种和第4种方法中，多部雷达都能看到的固定回波不易找到，而且这种固定回波往往不是真正的点目标，实用雷达常有俯仰天线的情况，因而固定目标会随天线俯仰而飘逸，因此难以利用。目前用于AIS与雷达目标航迹关联的算法通常可分为两类：一类是基于统计的方法，该基于统计方法的AIS与雷达目标航迹关联方法将航迹关联问题转换为假设检验问题，构造利用AIS与雷达的航迹估计服从特定分布的检验统计量，并根据事先确定的门限值来判断两航迹是否来自同一目标；另一类是基于模糊数学的方法，由于在航迹关联判决中存在着较大的模糊性，而这种模糊性可以用模糊数学的隶属度函数来表示，也就是用隶属度概念来描述两个航迹的相似程度。然而基于统计的关联方法需要假设典型的分布规律；运用模糊数学方法时隶属度函数也需要主观给定，这就为AIS与雷达目标的航迹关联带来了许多难题。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法，其特征在于包括以下步骤：利用先验知识给出雷达系统角度偏差范围的最大范围经验值α，估计雷达系统偏差的角度偏差范围[‑α，α]；对角度偏差范围[‑α，α]进行量化，将[‑α，α]之间的角度值量化为数组；假设角度偏差为

【技术特征摘要】
1.一种AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法，其特征在于包括以下步骤：利用先验知识给出雷达系统角度偏差范围的最大范围经验值α，估计雷达系统偏差的角度偏差范围[-α，α]；对角度偏差范围[-α，α]进行量化，将[-α，α]之间的角度值量化为数组；假设角度偏差为并在此基础上，利用假设角度偏差修正雷达量测，并将船舶自动识别系统AIS获得的目标大地坐标系位置、速度转换到雷达极坐标系下，在同一坐标系下，对雷达AIS进行关联处理，统计关联结果的隶属度μ；遍历数组内所有角度偏差假设，将不同的信息建立统一的模糊隶属度，计算所有目标关联的隶属度μ之和∑μ，将所有目标的模糊隶属度累加，选择隶属度之和∑μ最大的数值作为最终关联结果，对关联结果进行多拍检验，进行统一关联处理，利用关联结果校准雷达系统误差。2.如权利要求1所述的AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法，其特征在于：将[-α，α]之间的角度值量化数组为[-α+β,-α+2β…0，-β+α,α]，其中，β＝2α/(K-1)，K为量化后的数组个数。3.如权利要求1所述的AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法，其特征在于：估计雷达系统偏差的角度范围[-α，α]，其中α由经验值给出最大范围。4.如权利要求1所述的AIS与雷达角度系统偏差的关联校准方法，其特征在于：在统计关联结果的隶属中，依据的模糊隶属度函数，计算雷达与AIS的关联度，再设定关联的判决门限，根据判决门限，确定关联上的目标及没有关联上的目标数目，未关联上目标隶属度值设置为0，关联上的目标以计算结果为准，其中，xi表示x方向的观测值i，xj表示观测值j，σij表示观测值i和观测值j的方差。5.如权利要求1所述的AIS与雷达角度...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗智锋，
申请(专利权)人：西南电子技术研究所中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：四川,51