System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法技术_技高网

一种根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法技术

技术编号:41011216 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-18 21:47
本发明专利技术提供一种设计合理的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,在于采用多数据来源的方式,解决目标丢失和危险过度判断的问题,提高了危险识别的准确性和客观性。本发明专利技术包括如下步骤:S1:船舶在航行时由雷达进行大范围搜索,采集目标运动状态信息;S2:根据航速及船自身尺寸设置安全距离,对利用侦查雷达的点迹以及雷达图像处理得到的目标位置进行验证;S3:对于筛选出的理论安全距离内的可能需要处理的目标,确定危险程度;S4:对于最终危险程度从大到小的目标进行追踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法


技术介绍

1、在海上航行中,船舶面临着各种各样的危险,如海浪、风、雷电等自然灾害和其他船舶、水下物体等人为因素。为了保障船舶的安全,需要对船舶所面临的危险进行分类和识别,以便采取相应的应对措施。传统的危险识别方法通常采用单一信息来源或基于经验,易出现目标丢失和危险过度判断的情况,缺乏客观性和准确性。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的上述不足,而提供一种设计合理的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,在于采用多数据来源的方式,解决目标丢失和危险过度判断的问题,提高了危险识别的准确性和客观性。

2、本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是:一种根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:包括如下步骤:

3、s1:船舶在航行时由雷达进行大范围搜索,采集目标运动状态信息;具体步骤为:

4、(1)确定雷达的工作模式和参数;

5、(2)开启雷达,启动搜索模式,进行大范围搜索,计算出目标的距离、方位角、俯仰角和滚动角,并将这些运动状态信息存储在雷达的数据存储器中;

6、s2:根据航速及船自身尺寸设置安全距离,对利用侦查雷达的点迹以及雷达图像处理得到的目标位置进行验证,验证过程为:

7、(1)设在t时刻的理论安全距离为l1;

8、(2)将目标与船舶的距离与设定的安全距离进行比较,当大于理论安全距离时,可以舍弃该目标,对于在理论安全距离内的目标,再进行下一步验证;

9、s3:对于筛选出的理论安全距离内的可能需要处理的目标,确定危险程度,具体过程为:

10、(1)设定船舶航向为a,航速为x;目标航向为b,航速为y,最小交会时间tcpa为t、最小交会距离dcpa为d;且以船舶的航向为正,并在顺时针方向下,目标在船舶的方位角为c,距离为d;余量安全距离l2设定为a1×l1,判断准则如下:

11、|a-b|≤a2,

12、a3≤c≤a4,

13、y≤x,

14、d≥a1×l,

15、d>a5×x,

16、t>a6×x,

17、同时满足上式的目标定为安全目标,如果目标有一项不满足就进行下一步;

18、(2)对于不满足上述判断准则的目标再次进行危险程度的确定,判断准则如下:

19、航速为y/x×b1;

20、航向为(360-b/360)×b2;

21、方位角为(c/360)×b3;

22、距离为1/((d/l2)×b4);

23、tcpa为b5×t;

24、dcpa为b6×d;

25、危险程度为以上值相加,最终结果越大表明越危险;

26、s4:对于最终危险程度从大到小的目标进行追踪。

27、本专利技术步骤s1-(1)中,雷达的工作模式和参数包括雷达的工作频率、天线的方向和极化方向、发射功率、接收灵敏度、扫描范围和速度。

28、本专利技术步骤s1-(2)中,目标的距离d=d*tdm,其中d为距离分辨率,tdm为多普勒频移系数。

29、本专利技术步骤s1-(2)中,目标的方位角α=arctan(p/q),其中p为天线极化方向,q为接收机极化方向。

30、本专利技术步骤s1-(2)中,目标的俯仰角β=arcsin(tan(p)/tan(q)),滚动角γ=arccos[(rx-ry)/sqrt(rx2+ry2)],其中rx和ry分别表示目标相对于雷达的水平和垂直极化分量。

31、本专利技术所述的a1=5,a2=10,a3=80,a4=280,a5=100,a6=40。

32、本专利技术所述的b1=0.1,b2=0.1,b3=0.05,b4=0.1,b5=0.35,b6=0.3。

33、本专利技术与现有技术相比,具有以下优点和效果:在于采用多数据来源的方式,能够根据目标的信息计算出目标对船舶的危险程度,从而实现对船舶危险的分类和识别,解决目标丢失和危险过度判断的问题,提高了危险识别的准确性和客观性,为船舶的安全航行提供了有力支持。

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【技术保护点】

1.一种根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤S1-(1)中,雷达的工作模式和参数包括雷达的工作频率、天线的方向和极化方向、发射功率、接收灵敏度、扫描范围和速度。

3.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤S1-(2)中,目标的距离d=D*TDM,其中D为距离分辨率,TDM为多普勒频移系数。

4.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤S1-(2)中,目标的方位角α=arctan(P/Q),其中P为天线极化方向,Q为接收机极化方向。

5.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤S1-(2)中,目标的俯仰角β=arcsin(tan(P)/tan(Q)),滚动角γ=arccos[(Rx-Ry)/sqrt(Rx2+Ry2)],其中Rx和Ry分别表示目标相对于雷达的水平和垂直极化分量。

<p>6.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:所述的a1=5,a2=10,a3=80,a4=280,a5=100,a6=40。

7.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:所述的b1=0.1,b2=0.1,b3=0.05,b4=0.1,b5=0.35,b6=0.3。

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【技术特征摘要】

1.一种根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤s1-(1)中,雷达的工作模式和参数包括雷达的工作频率、天线的方向和极化方向、发射功率、接收灵敏度、扫描范围和速度。

3.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤s1-(2)中,目标的距离d=d*tdm,其中d为距离分辨率,tdm为多普勒频移系数。

4.根据权利要求1所述的根据目标对船舶的危险程度进行分类和识别的方法,其特征在于:步骤s1-(2)中,目标的方位角α=arctan(p/q),其中p为天线极化方向,q为接收机极化方...

【专利技术属性】
技术研发人员:母海方梁鑫何况周巨栋
申请(专利权)人:浙江省智能船舶研究院有限公司
类型:发明
国别省市:

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