基于雷达与制造技术

本发明专利技术公开了基于雷达与

【技术实现步骤摘要】
基于雷达与AIS目标融合的数字孪生还原算法


[0001]本专利技术涉及数字孪生
，具体为基于雷达与
AIS
目标融合的数字孪生还原算法
。

技术介绍

[0002]数字孪生是充分利用物理模型
、
传感器更新
、
运行历史等数据，集成多学科
、
多物理量
、
多尺度
、
多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程，数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的
、
彼此依赖的装备系统的数字映射系统，数字孪生技术的运用范围十分广泛，在船舶定位的领域同样有运用，尤其是在雷达与
AIS
目标融合的方面，现有的雷达与
AIS
目标融合效果较差，难以实现目标参数的时空统一，位置精度和准确性均较差，同时在数据传输过程中，数据量较大，传输效率低下，并且数据传输过程中容易出现数据泄露的情况，降低了数据传输的安全性，并且数字孪生还原算法模型建立后，算法模型在实际使用过程中仍然存在缺陷
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于雷达与
AIS
目标融合的数字孪生还原算法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于雷达与
AIS
目标融合的数字孪生还原算法，包括以下步骤：步骤一，坐标转化；步骤二，粗关联判断；步骤三，时空统一；步骤四，目标关联融合；步骤五，数据处理；步骤六，加密传输；步骤七，数字孪生还原；步骤八，算法模型验证；
[0005]其中在上述步骤一中，首先雷达通过距离和方位提供位置信息，目标船
AIS
播发位置信息，随后将目标船
AIS
的位置信息以及本船的位置信息转化成目标船的距离和方位来进行计算；
[0006]其中在上述步骤二中，当步骤一中的位置信息转化完成后，利用
T
‑
D
粗相关判断准则，选取一定时间内和一定距离内的船舶信息进行融合处理；
[0007]其中在上述步骤三中，当步骤二中的粗相关判断完成后，雷达天线进行扫描，根据
ITU
的规定，
AIS
动态信息在自动模式下的更新率，在不同的航行状态下有所不同，此时将雷达的位置信息和
AIS
的位置信息统一到统一时刻，采用时间外推法进行统一，外推公式为：
[0008][0009][0010]其中在上述步骤四中，当步骤三中的时空统一之后，分别取
AIS
与雷达两种传感器
目标信息的距离间
、
方位间
、
航速间和航行间的欧式距离为单模糊因素集，且表达式为：
[0011]U
1ij
(k)
＝
|R
ri
(k)
‑
R
aj
(k)|
[0012]U
2ij
(k)
＝
|
θ
ri
(k)
‑
θ
aj
(k)|
[0013]U
3ij
(k)
＝
|S
ri
(k)
‑
S
aj
(k)|
[0014]U
4ij
(k)
＝
|C
ri
(k)
‑
C
aj
(k)|
[0015]其中
R
ri
(k)、
θ
ri
(k)、R
α
j
(k)
和
θ
α
j
(k)
分别是雷达目标的距离
、
方位和
AIS
目标的距离和方位，
S
ri
(k)、C
ri
(k)、S
α
j
(k)
和
C
α
j
(k)
分别是雷达目标的速度
、
航向和
AIS
目标的速度
、
航向，
k
是观测是时序；
[0016]单因素集的隶属度
R
ij
(k)
采用正态分布函数，两航迹的关联程度的模糊集
B
是因素权重模糊集
A
与模糊评判矩阵
R
的合成，合成采用加权平均型，公式为：
[0017][0018]其中
b
1ij
(k)
为第
i
个
AIS
目标对第
j
个雷达目标，在第
k
时刻关联的隶属度，而
b
2ij
(k)
为第
i
个
AIS
目标对第
j
个雷达目标，在第
k
时刻的不关联的隶属度，此时求
b
1ij
(k)
的最大值
max(b
1ij
(k))
，当
max(b
1ij
(k))≥FT
a1
，此时判决第
i
个
AIS
目标对第
j
个雷达目标为关联，对关联的
AIS
目标和雷达目标采用统计加权的方式进行融合；
[0019]其中在上述步骤五中，当步骤四中的目标关联融合完成后，对融合后的数据进行处理，剔除其中的冗余数据和干扰数据，得到处理后的数据集备用；
[0020]其中在上述步骤六中，当步骤五中的冗余数据剔除完成后，对数据利用加密算法进行加密，加密完成后传递到后台服务器中的中央处理器中进行解码；
[0021]其中在上述步骤七中，当步骤六中的数据传输和解码完成后，中央处理器根据接收到的数据确定物理实体中所包含的属性数据，随后根据属性数据抽象出静态常量数据和动态常量数据，根据静态常量数据和动态常量数据构建数字孪生算法模型，根据数字孪生模型来进行数字孪生还原；
[0022]其中在上述步骤八中，当步骤七中的数字孪生模型建立完成后，将实验数据输入到数字孪生算法模型中进行模拟验证，验证数字孪生算法模型的准确性，随后根据模拟结果对数字孪生算法模型进行反馈优化，优化完成后得到完整的数字孪生算法模型
。
[0023]优选的，所述步骤一中，
AIS
播发位置信息为经度和纬度
。
[0024]优选的，所述步骤三中，雷达天线扫描的周期为2‑
4s。
[0025]优选的，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于雷达与
AIS
目标融合的数字孪生还原算法，包括以下步骤：步骤一，坐标转化；步骤二，粗关联判断；步骤三，时空统一；步骤四，目标关联融合；步骤五，数据处理；步骤六，加密传输；步骤七，数字孪生还原；步骤八，算法模型验证；其特征在于：其中在上述步骤一中，首先雷达通过距离和方位提供位置信息，目标船
AIS
播发位置信息，随后将目标船
AIS
的位置信息以及本船的位置信息转化成目标船的距离和方位来进行计算；其中在上述步骤二中，当步骤一中的位置信息转化完成后，利用
T
‑
D
粗相关判断准则，选取一定时间内和一定距离内的船舶信息进行融合处理；其中在上述步骤三中，当步骤二中的粗相关判断完成后，雷达天线进行扫描，根据
ITU
的规定，
AIS
动态信息在自动模式下的更新率，在不同的航行状态下有所不同，此时将雷达的位置信息和
AIS
的位置信息统一到统一时刻，采用时间外推法进行统一，外推公式为：的位置信息统一到统一时刻，采用时间外推法进行统一，外推公式为：其中在上述步骤四中，当步骤三中的时空统一之后，分别取
AIS
与雷达两种传感器目标信息的距离间
、
方位间
、
航速间和航行间的欧式距离为单模糊因素集，且表达式为：
U
1ij
(k)
＝
|R
ri
(k)
‑
R
α
j
(k)|U
2ij
(k)
＝
|
θ
ri
(k)
‑
θ
α
j
(k)|U
3ij
(k)
＝
|S
ri
(k)
‑
S
α
j
(k)|U
4ij
(k)
＝
|C
ri
(k)
‑
C
α
j
(k)|
其中
R
ri
(k)、
θ
ri
(k)、R
α
j
(k)
和
θ
α
j
(k)
分别是雷达目标的距离
、
方位和
AIS
目标的距离和方位，
S
ri
(k)、C
ri
(k)、S
α
j
(k)
和
C
α
j
(k)
分别是雷达目标的速度
、
航向和
AIS
目标的速度
、
航向，
k
是观测是时序；单因素集的隶属度
R
ij
(k)
采用正态分布函数，两航迹的关联程度的模糊集
B
是因素权重模糊集
A
与模糊评判矩阵
R
的合成...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟政，
申请(专利权)人：广东中科新微安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：