基于AIS實時測量雷達(dá)性能的多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合

石子燁，焦秀珍（中國電子科學(xué)研究院，北京　100041）

基于AIS實時測量雷達(dá)性能的多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合

石子燁，焦秀珍
（中國電子科學(xué)研究院，北京100041）

0　引言

雷達(dá)和AIS是兩類探測海上目標(biāo)信息的重要傳感器，雷達(dá)可以主動探測和跟蹤目標(biāo)，探測海域內(nèi)全方位的信息（包括探測范圍內(nèi)所有可見目標(biāo)的信息），可以探測到目標(biāo)的距離、方位，并可反映出目標(biāo)的大小和形狀。雷達(dá)可對目標(biāo)進(jìn)行編匹，作為目標(biāo)未消批前的唯一標(biāo)識，但雷達(dá)存在探測盲區(qū)，且探測信息精度較低，易受氣象、海況的影響，易丟失跟蹤目標(biāo)［1］。為提高雷達(dá)探測精度的可信度就必須多次重復(fù)測量，但測試方法因各類管制因素的限制，需要后勤保障配合，且測試費(fèi)用高、測試周期長，技術(shù)實施難度高，對后續(xù)實驗及訓(xùn)練任務(wù)有影響。此外，一旦測定雷達(dá)的探測精度就是一個定值，未考慮雷達(dá)精度因為時間、氣象、海雜波、目標(biāo)距離遠(yuǎn)近及雷達(dá)探測角度導(dǎo)致的測量精度變化［6］。例如，風(fēng)向是影響海雜波強(qiáng)度的重要因素，海雜波在逆風(fēng)時最強(qiáng)，順風(fēng)時次之，側(cè)風(fēng)時最弱。研究表明，因海雜波的影響，雷達(dá)的探測性能可下降50%，因此實時測量雷達(dá)的探測精度可有效提高雷達(dá)的可信度［7］。

船舶自動識別系統(tǒng)AIS（Automatic Identification System）可發(fā)送靜態(tài)信息、動態(tài)信息、航次信息以及安全信息。由于其探測精度受到距離、天氣、海況等外界環(huán)境影響較小，目標(biāo)實時位置的精度較高，當(dāng)目標(biāo)密集時不會造成目標(biāo)誤跟蹤，也不會因天氣及海雜波的影響造成目標(biāo)丟失。但缺點(diǎn)在于只能接收配備AIS設(shè)備的目標(biāo)發(fā)送的信息，對于未配備AIS設(shè)備的目標(biāo)（例如敵方目標(biāo)）則存在探測盲區(qū)［1］。

雷達(dá)與AIS探測系統(tǒng)既具有各自優(yōu)勢，又具有局限性，可采取數(shù)據(jù)融合的方式提高探測航跡質(zhì)量。兩者的數(shù)據(jù)融合屬于多傳感器數(shù)據(jù)融合的一部分，但AIS對目標(biāo)存在探測盲區(qū)時，可采用AIS實時測定雷達(dá)精度，提高多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量?；贏IS測定雷達(dá)精度的思想提出了多雷達(dá)數(shù)據(jù)實時融合的模型框架和實現(xiàn)思路，利用AIS探測精度高的特點(diǎn)，對雷達(dá)性能進(jìn)行分析，實時修正融合權(quán)重，從而提高雷達(dá)融合數(shù)據(jù)的精度。

1　融合模型

多傳感器間的位置信息融合，可期望得到比單個傳感器高精度的位置信息，實現(xiàn)對目標(biāo)的精確定位。雷達(dá)和AIS數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖1如圖所示。各個傳感器探測到數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后產(chǎn)生目標(biāo)位置航跡，發(fā)送到數(shù)據(jù)處理中心統(tǒng)一處理，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，時間對齊，航跡關(guān)聯(lián)和點(diǎn)跡合并，最后輸出融合后的數(shù)據(jù)。

圖1　雷達(dá)和AIS數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

2　融合模型

當(dāng)雷達(dá)和AIS傳感器的數(shù)據(jù)各自形成航跡，融合中心需要根據(jù)相應(yīng)的融合準(zhǔn)則判斷出兩個傳感器形成的航跡是否為同一目標(biāo)，如果是同一目標(biāo)則進(jìn)行航跡融合。由于AIS探測精度較高，當(dāng)形成融合航跡的傳感器包括AIS時，可直接采用AIS的探測航跡作為融合航跡，并對雷達(dá)的探測精度進(jìn)行實時評估；當(dāng)形成融合航跡的傳感器僅包括雷達(dá)時，可用實時評估的雷達(dá)性能來修正雷達(dá)間的融合權(quán)重，從而得到更精確的航跡。

探測性能σ是由量測不完全性帶來的誤差，傳統(tǒng)的雷達(dá)性能評估為一定值，即通過采用高精度雷達(dá)或GPS作為對比真值，尋找兩者探測同一目標(biāo)航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)，統(tǒng)計對比兩者之差ΔT，通過ΔT的均方差評估雷達(dá)的探測性能σ［4］，即當(dāng)有T條關(guān)聯(lián)航跡時，σ為：

但由于未考慮雷達(dá)因為時間、氣象和海雜波引起的性能變化，我們考慮用AIS來測量雷達(dá)的實時誤差，將誤差表示為時刻t的函數(shù)［5］。由于在很短的一段時間、同一探測海域內(nèi)，雷達(dá)誤差變化較小，我們將AIS獲得的實時位置信息作為真值數(shù)據(jù)，尋找同一探測海域內(nèi)AIS與雷達(dá)探測同一目標(biāo)的相關(guān)航跡，將與AIS探測航跡關(guān)聯(lián)上的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，統(tǒng)計計算兩者在最近連續(xù)一段時間內(nèi)位置誤差。最近一段時間可取一個固定的時間窗，也可根據(jù)數(shù)據(jù)報送頻率決定。若在距離時刻t最近一個時間窗內(nèi)關(guān)聯(lián)上的探測數(shù)據(jù)為M條，利用AIS與雷達(dá)探測軌跡距離差的均方差σt來評估時刻t雷達(dá)的探測性能，計算公式如下：

當(dāng)AIS傳輸有延時，可通過對雷達(dá)數(shù)據(jù)緩存，采用數(shù)據(jù)中心最新接收AIS的M條數(shù)據(jù)，并通過AIS和對應(yīng)最近時刻雷達(dá)的目標(biāo)位置信息的關(guān)聯(lián)算法對上式進(jìn)行計算。例如在圖2中，AIS傳輸有延時，我們在t時刻進(jìn)行誤差對比時，仍采用緩存中雷達(dá)采樣時間為t-3 至t-2時刻的數(shù)據(jù)與AIS采樣時間為t-3至t-2時刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。當(dāng)雷達(dá)傳輸有延時也采取相同的策略。

圖2　AIS和雷達(dá)數(shù)據(jù)采樣時刻和到達(dá)時刻示意圖

當(dāng)探測目標(biāo)不攜帶AIS相關(guān)設(shè)備，僅存在雷達(dá)探測的航跡，可采用基于AIS實時測定精度的雷達(dá)探測航跡加權(quán)融合算法。設(shè)雷達(dá)組的編號為｛1，2，…，m｝，雷達(dá)組在t時刻測量的點(diǎn)跡為，，｝，實時測量的均方誤差為，航跡加權(quán)因子為｝，其在時刻t的航跡融合值為Xt，它們滿足如下約束條件：

若雷達(dá)間誤差不相關(guān)，則融合航跡在時刻t的均方誤差為：

3　相關(guān)算法及流程

融合模型所涉及的算法主要包括坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、時間對齊、航跡關(guān)聯(lián)、航跡加權(quán)和航跡管理等。

3.1坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

AIS發(fā)送的位置信息是基于經(jīng)緯高坐標(biāo)系，即用三維球面來標(biāo)識位置，以北極或南極為極點(diǎn)，以經(jīng)緯線為坐標(biāo)線的坐標(biāo)系。而雷達(dá)探測目標(biāo)信息往往采用極坐標(biāo)系，一般以雷達(dá)天線的中心為極點(diǎn)，確定目標(biāo)位置所需的探測值主要包括距離 （目標(biāo)與雷達(dá)間的直線距離）和角度（目標(biāo)與雷達(dá)角度間的連線在水平面上的投影和基準(zhǔn)方位間的夾角）［2］。由于需要對雷達(dá)和AIS的信息進(jìn)行航跡對比關(guān)聯(lián)，因此需要把兩者的坐標(biāo)轉(zhuǎn)到同一坐標(biāo)系下。

3.2時間對齊

因為不同的傳感器采樣頻率不同 （即使同類型的雷達(dá)掃描周期也會因工作狀態(tài)不同而改變），航跡形成的起始時間也存在差別，故存在觀測數(shù)據(jù)時間不同步的問題。為了下一步的航跡關(guān)聯(lián)，需要將不同傳感器的探測信息統(tǒng)一到同一時間。時間對齊可采用航跡外推或內(nèi)插的方法，對采樣率較高的航跡內(nèi)推或外插，得到需要時間節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。經(jīng)過時間對齊后，數(shù)據(jù)可能會引入一定的隨機(jī)誤差，所以在進(jìn)行航跡關(guān)聯(lián)時，要設(shè)波門進(jìn)行航跡相關(guān)判斷。

3.3航跡關(guān)聯(lián)

3.4航跡加權(quán)融合

由于AIS的探測精度較高，當(dāng)AIS和雷達(dá)關(guān)聯(lián)后，可直接采用AIS的探測航跡作為融合航跡。當(dāng)目標(biāo)不存在對應(yīng)的AIS值時，可采用AIS的探測數(shù)據(jù)測定雷達(dá)的探測精度，對雷達(dá)性能進(jìn)行評估。

3.6航跡管理

航跡管理主要包括航跡編號管理和航跡質(zhì)量管理。航跡編號管理主要包括航跡申請、航跡撤銷、航跡保持等。在數(shù)據(jù)處理中心，每一條航跡都有唯一的一個航跡編號與之對應(yīng)。航跡質(zhì)量管理可以避免因系統(tǒng)誤差、隨機(jī)誤差或航跡相交時引起的錯誤關(guān)聯(lián)［3］。在航跡管理模塊中設(shè)有專門的編批計數(shù)器來對接收的航跡進(jìn)行重新編號；當(dāng)連續(xù)一段時間不再報送某一航跡將對該航跡進(jìn)行消批處理，當(dāng)航跡關(guān)聯(lián)錯誤時則要進(jìn)行改批處理。

3.6算法流程

算法流程圖如圖3所示。其中，航跡預(yù)處理模塊包括坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和時間對齊。融合算法里涉及兩類融合處理，一種是雷達(dá)與雷達(dá)間航跡相關(guān)融合，另一種是AIS與雷達(dá)間的航跡相關(guān)融合，并基于AIS數(shù)據(jù)實時計算雷達(dá)的探測精度。最終的融合航跡存在三種類型，第一種是航跡僅來源于雷達(dá)傳感器，第二種是航跡僅來源于AIS傳感器，第三種是航跡來源于雷達(dá)與AIS兩類傳感器。

圖3　算法模塊流程圖

4　仿真設(shè)計

4.1仿真條件設(shè)定

假設(shè)觀測水域內(nèi)有2條船，均事先在想定中設(shè)定船的真實航跡數(shù)據(jù)。假設(shè)觀測水域內(nèi)有兩條船A、B，其中A船上攜帶AIS相關(guān)設(shè)備，船B不攜帶。在想定中設(shè)定兩條船行進(jìn)的路線，為簡化模型起見，假設(shè)船A，B均做勻速直線運(yùn)動，其真實航跡如圖4所示。其中船A航向為正北60°，航速為12m/s，航跡為：

自1945年創(chuàng)建以來，浩亭一直是一家100%的家族企業(yè)并傳承到第三代，保持著獨(dú)立家族性質(zhì)的企業(yè)愿景，并發(fā)展成為工業(yè)連接技術(shù)領(lǐng)域的全球領(lǐng)先供應(yīng)商，其連接技術(shù)覆蓋三條生命線：電力、信號和數(shù)據(jù)，在全球44個國家擁有13個生產(chǎn)工廠和子公司。如今的浩亭正逐步從產(chǎn)品供應(yīng)商向解決方案提供商轉(zhuǎn)型，可全面提供數(shù)字化產(chǎn)品、軟件、硬件和工程服務(wù)等。

船B航向為正北30°，航速為12m/s，航跡為：

圖4　A，B船真實航跡數(shù)據(jù)

仿真模擬中，雷達(dá)和AIS傳感器向數(shù)據(jù)處理中心發(fā)送目標(biāo)的唯一標(biāo)識號、目標(biāo)位置、目標(biāo)位置所對應(yīng)的時間，此外，雷達(dá)的報告頻率為30秒，AIS的報告頻率為2秒，且均不考慮傳輸延時問題。

在一段仿真時間內(nèi)（30分鐘），雷達(dá)1和雷達(dá)2分別對目標(biāo)A和目標(biāo)B的探測數(shù)據(jù)如圖5所示，其中直線為真實航跡。

4.2仿真流程

圖5　雷達(dá)1，2和AIS對目標(biāo)A，B的航跡描述

圖6　仿真流程圖

本文基于QT進(jìn)行仿真模擬，完成整個仿真流程需要通信軟件、控制軟件、目標(biāo)模擬軟件、雷達(dá)探測模型軟件、AIS模型軟件和數(shù)據(jù)處理中心模型軟件，其中數(shù)據(jù)處理中心軟件是完成數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵軟件。整個仿真流程圖如圖6所示。

具體仿真流程如下：

（1）啟動控制和通信軟件，目標(biāo)模擬模型、雷達(dá)探測模型、AIS模型和數(shù)據(jù)處理中心模型初始化，所有軟件時間統(tǒng)一到唯一的仿真時間，仿真開始。

（2）雷達(dá)探測模型和AIS模型探測到目標(biāo)模擬模型模擬的目標(biāo)信息，發(fā)送給數(shù)據(jù)處理中心。

（3）數(shù)據(jù)處理中心進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，時間對齊，航跡關(guān)聯(lián)，雷達(dá)性能評估，數(shù)據(jù)融合，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示、存儲，數(shù)據(jù)處理中心的仿真處理流程圖如圖7所示。

5　仿真分析

通過雷達(dá)1，2與AIS對A的探測航跡進(jìn)行對比，根據(jù)公式（1）計算得到雷達(dá)1，2的實時探測精度，時間窗可取為5分鐘，即每個時間窗內(nèi)雷達(dá)有10個探測點(diǎn)跡。根據(jù)公式（4）計算雷達(dá)實時融合權(quán)重，并將權(quán)重帶入公式（2）計算目標(biāo)B的融合航跡。實時融合航跡結(jié)果如圖7中紅色加號所示，按歷史評估（非實時評估）進(jìn)行分配權(quán)重，目標(biāo)B的融合航跡如圖8中綠色圓圈所示。

圖7　融合中心數(shù)據(jù)處理仿真流程圖

圖8　雷達(dá)1，2對目標(biāo)B的融合航跡

6　結(jié)語

針對AIS探測精度高的特點(diǎn)，可采用AIS數(shù)據(jù)與雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合的方式可提高融合航跡的質(zhì)量。利用AIS數(shù)據(jù)與雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)對比，可對雷達(dá)進(jìn)行實時性能分析，從而修正雷達(dá)間的融合權(quán)重的模型，并基于QT對模型進(jìn)行仿真驗證。仿真實驗證明，基于AIS實時修

正雷達(dá)融合權(quán)重，可獲得更精確的融合航跡。

此外，在實際應(yīng)用中，目標(biāo)距離遠(yuǎn)近、雷達(dá)探測角度及氣象環(huán)境均會對目標(biāo)的探測精度產(chǎn)生影響，故當(dāng)觀測水域面積過大時，可對水域進(jìn)行分割，并在計算公式（1）時，盡可能選擇前進(jìn)方向一致或方向夾角較小的目標(biāo)作為對照參考，以減少海雜波等環(huán)境因素的影響。

［1］胡曉瑞.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)與AIS目標(biāo)信息融合處理研究［D］.集美大學(xué)，2012.

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Radar；AIS；Data Fusion

文章編號：1007-1423（2016）18-0014-04DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2016.18.003

The Data Fusion between Multi-Radar Based on AIS Real-Time Evaluation of Radar Performance

SHI Zi-ye JIAO Xiu-zhen
（China Academy of Electronics and Information Technology，Beijing 100041）

1007-1423（2016）18-0009-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2016.19.002

石子燁（1987-），女，山東臨沂人，博士，工程師，研究方向為數(shù)據(jù)綜合處理，仿真支撐模型設(shè)計

2016-06-14

2016-06-20

雷達(dá)和AIS是兩類探測海上目標(biāo)信息的重要傳感器，可進(jìn)行信息互補(bǔ)，提高探測精度。為提高多雷達(dá)的探測精度，提出基于AIS測定雷達(dá)精度的多雷達(dá)數(shù)據(jù)實時融合的模型框架和實現(xiàn)思路。最后用QT對數(shù)據(jù)融合模型進(jìn)行仿真和分析。仿真結(jié)果驗證該模型的有效性和可用性。

雷達(dá)；AIS；數(shù)據(jù)融合

焦秀珍（1985-），女，山西大同人，碩士，工程師，研究方向計算機(jī)仿真、效能評估、仿真支撐模型設(shè)計

Radar and AIS are two kinds of important sensors to obtain the information of the target in the sea，which can offer complement information for each other.It is more accurate in estimating the target motion parameters.Proposes a model and research scheme about the fusion of real-time radar data based on the evaluation of radar in order to improve evaluation about the fusion track of radar on time，carries out simulation and analysis about the model of the data fusion by QT.Simulation results verify that the proposed model is effective and available.