基于凸组合和Bar-Shalom-Campo的航迹融合算法研究

在"当前"统计模型的基础上建立了匀加速运动模型,设定了目标的运动过程,考虑到实际应用的局限,利用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)对目标的运动状态进行估计。为得到更加精确可靠的信息,利用凸组合融合算法和Bar-Shalom-Campo融合算法对目标航迹进行融合估计,并利用这三种方法对设定目标的运动情况进行仿真估计,给出仿真结果。

基于协方差交叉融合的多传感器数据融合研究

为提高多传感器数据融合的精度和速度,结合凸组合融合算法与协方差交叉融合算法,并采用果蝇优化算法优化协方差交叉融合算法的融合系数,提出一种改进协方差交叉融合算法,实现了多传感器数据的快速、精确融合。仿真结果表明,所提算法在x轴和y轴上的数据融合均方根误差约为3 m,融合的时间约为0.44 s,相较于多贝叶斯估计、模糊聚类、极大似然估计等数据融合算法,具有明显优势,提高了多传感器数据融合的精度和速度。

渔船助航设备信息融合理论研究与特定区域管控系统设计

随着近海渔业资源日渐稀缺,渔船捕捞范围不断扩大,渔船在特定区域附近作业过程中,由于驾驶舱内船舶自动识别系统(AIS)与雷达易受外界环境因素影响,所获海上数据信息误差较大,且驾驶舱内缺少出入该特定区域的相关报警提醒,导致海上事故频发的问题日益凸显。亟待开发一种特定区域管控系统,为特定区域附近作业渔船提供报警提醒。研究了渔船驾驶舱内AIS与雷达的信息融合理论,模拟基于凸组合航迹融合算法的信息融合过程。设计了一种基于YimaEnc海图引擎构建的特定区域管控系统,为特定区域附近作业渔船提供了一种更精确的海上信息以及监控管理、越界报警等功能。试验结果显示,该系统初步解决了海上渔船位置信息精度低,特定区域航行出入时缺少必要监管、报警等问题。该研究成果可以为加强海上渔船管控,提高渔船驾驶安全性研究提供参考。