近海多源目標(biāo)信息融合技術(shù)研究

伍 斯，郭湘南

（1.武漢郵電科學(xué)研究院，湖北 武漢 430074；2.烽火通信，湖北 武漢 430200）

在經(jīng)濟全球化的帶動下，海洋運輸行業(yè)的發(fā)展尤為迅猛，同時航海業(yè)務(wù)的能力也得到顯著提升。但在人口和船只密集的港口，船舶碰撞的事件也是頻頻發(fā)生，造成了很多不利的影響和財產(chǎn)損失。為了保障海上船只航行安全，船只都會安裝相應(yīng)的導(dǎo)航設(shè)備，而雷達(dá)和船舶自動識別系統(tǒng)AIS 則成為現(xiàn)代海上船只航行的必備設(shè)備[1]。AIS 和雷達(dá)都是船只在海上航行的重要設(shè)備，但是又都有著各自的不足，所以將二者信息融合就顯得尤為重要。

為了更好地為船舶提供信息服務(wù)和助航服務(wù)，對海上航行、港口、船舶交通機關(guān)進(jìn)行管理和實時監(jiān)測，該文以航海模擬器為基礎(chǔ)，研究此船舶定位系統(tǒng)下的多源信息融合技術(shù)的實現(xiàn)。

1 雷達(dá)與AIS基本原理

1.1 雷達(dá)系統(tǒng)

雷達(dá)本身會發(fā)射出一種微波波段的無線電波進(jìn)行探測，無線電波產(chǎn)生反射來探測某個方向目標(biāo)的裝置?？梢酝ㄟ^測量電波信號往返一次所需的時間來計算相對距離，通過雷達(dá)發(fā)射機和目標(biāo)之間的方位角度來推算目標(biāo)方位。

雷達(dá)主要由電源、天線、顯示器和收發(fā)機四部分組成。其中收發(fā)機是雷達(dá)系統(tǒng)的核心部分，它包括了觸發(fā)電路、收發(fā)開關(guān)、發(fā)射機和接收機。觸發(fā)電路會發(fā)射一個很短的觸發(fā)脈沖，它使發(fā)射機能夠向外發(fā)射脈沖。發(fā)射脈沖最終會到達(dá)雷達(dá)天線并集中向一個方向輻射出去，輻射的無線電波會在目標(biāo)上產(chǎn)生反射，回波信號經(jīng)過天線送回接收機，接收機將接收到的微弱信號放大送給顯示器，顯示器會將放大后得到的視頻脈沖顯示出來[2-3]。

1.2 自動識別系統(tǒng)AIS

傳統(tǒng)信息交換的方式是依靠雷達(dá)、VHF 和ARPA來實現(xiàn)的，但VHF 設(shè)備操作難以實現(xiàn)有效溝通，在語言交流上存在無法及時進(jìn)行溝通的問題，由于無法及時獲取對方船只的位置信息，導(dǎo)致船舶碰撞事故時有發(fā)生。

雷達(dá)和ARPA 雖然具備避碰檢測，但其無法識別他船，不能提供他船相關(guān)信息。由于未能自動獲取對方船只的實時動態(tài)，不能得知對方實時航速和航向，往往也會由于溝通不協(xié)調(diào)而發(fā)生事故。

船舶自動識別系統(tǒng)AIS 的出現(xiàn)大大強化了船舶交通管理功能，該系統(tǒng)具備船舶報告的功能，增強了船舶海洋安全。AIS 系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)更加全面，也更為精確，它利用站臺和其他船只發(fā)送本船各種航行數(shù)據(jù)，如：本船的船名、呼號、船長和船寬等靜態(tài)信息，以及航向和航速等動態(tài)信息。因而在船舶上裝載AIS 系統(tǒng)，不僅能夠自動識別船舶相關(guān)信息，而且在船舶運動監(jiān)測方面具有重要意義[4]。

AIS 主要由以下五部分組成：GPS/DGPS 信息收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、船用接口模塊、VHF 通信模塊和顯示模塊。它是通過GPS/DGPS 以及其他記錄數(shù)據(jù)的傳感器，來獲得系統(tǒng)傳輸?shù)南嚓P(guān)靜態(tài)和動態(tài)信息，這些信息可以實現(xiàn)與其他船的有效溝通，以及對其他船的識別和跟蹤。數(shù)據(jù)處理器是AIS 系統(tǒng)的核心部分，它存儲了本船從傳感器接收獲得的航行信息，存儲和處理船舶動態(tài)信息，將數(shù)據(jù)編碼和解碼后送入顯示器。VHF 通信機的作用則是接收和發(fā)射AIS 中的已調(diào)信號。

1.3 雷達(dá)與AIS融合的意義

一直以來，海上交通的信息來源都是依靠雷達(dá)，但是雷達(dá)容易受到環(huán)境的影響，目標(biāo)精確程度和對信息的獲取能力有限，導(dǎo)致對目標(biāo)的探測難以滿足需要。AIS 存在諸多優(yōu)點，AIS 精度高，提供的信息量大，具有實時自動跟蹤目標(biāo)的能力，還具備自動識別和避碰的功能，保障海上航行安全有效。但AIS也存在著一些局限性，例如：AIS 的船位信息是由GPS 提供，但GPS 存在人為干擾，而且GPS 天線接收信號存在多徑干擾等問題，會導(dǎo)致接收機無法正常接收信號；雷達(dá)系統(tǒng)能對目標(biāo)自主跟蹤，無論船舶上是否裝備AIS 或雷達(dá)，雷達(dá)系統(tǒng)對目標(biāo)的監(jiān)測跟蹤均不受影響[5]；雷達(dá)系統(tǒng)可獲得海上全景，但AIS 只能獲取運動點軌跡。這也導(dǎo)致AIS 不能完全取代雷達(dá)，它們往往同時并存為導(dǎo)航提供服務(wù)[6]。

雷達(dá)和AIS 還具有鮮明的互補性，為了使船舶導(dǎo)航數(shù)據(jù)精度更高，在未來航海領(lǐng)域的發(fā)展中，將二者進(jìn)行信息融合是大勢所趨。雷達(dá)和AIS 的信息融合能充分利用二者優(yōu)點，不僅提高數(shù)據(jù)精度，同時對整個船舶導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性，對船舶避碰和航海安全也有著極大的幫助。

2 雷達(dá)數(shù)據(jù)與AIS數(shù)據(jù)融合方法

該節(jié)主要內(nèi)容是對雷達(dá)和AIS 數(shù)據(jù)融合方法和模型進(jìn)行研究。首先分析了融合模型和流程，對雷達(dá)數(shù)據(jù)和AIS 導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤和分類，然后是時間和空間統(tǒng)一，對得到的目標(biāo)航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)并且融合。該文將用坐標(biāo)變換實現(xiàn)坐標(biāo)統(tǒng)一，內(nèi)推外插法實現(xiàn)時間上的統(tǒng)一，計算目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度找到相關(guān)航跡，并且采用加權(quán)融合算法來實現(xiàn)點跡上的合并[7]。

2.1 系統(tǒng)模型的建立

該文中，AIS 與雷達(dá)信息融合采用分布式融合，根據(jù)分布式融合模型的結(jié)構(gòu)，結(jié)合二者數(shù)據(jù)特征，可以建立以下AIS 與雷達(dá)信息融合的系統(tǒng)模型，如圖1所示[8-9]。

圖1 AIS與雷達(dá)的融合模型

雷達(dá)與AIS 信息融合過程主要分為三個階段，該文著重分析對目標(biāo)位置數(shù)據(jù)的融合，即航跡關(guān)聯(lián)和點跡合并。第一階段為數(shù)據(jù)預(yù)處理，對雷達(dá)和AIS融合的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，坐標(biāo)變換和時間校準(zhǔn)又統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行時空統(tǒng)一處理；第二階段利用決策樹的分類學(xué)習(xí)算法研究目標(biāo)航跡相關(guān)；第三階段研究點跡合并方法，采用數(shù)據(jù)融合中的加權(quán)融合算法來實現(xiàn)航跡點的合并。

2.2 時空配準(zhǔn)

雷達(dá)采用極坐標(biāo)對目標(biāo)方位和距離加以描述，AIS 采用的是經(jīng)度和緯度；雷達(dá)數(shù)據(jù)更新時間為2～4 s，AIS 數(shù)據(jù)更新頻率不固定，二者在獲取位置數(shù)據(jù)時的采樣時刻也有所不同。因此，要實現(xiàn)雷達(dá)和AIS信息融合，需要在航跡相關(guān)之前對目標(biāo)信息進(jìn)行時空配準(zhǔn)。

2.2.1 坐標(biāo)統(tǒng)一

為了使雷達(dá)和AIS 位置信息描述一致，將其轉(zhuǎn)換到同一參考坐標(biāo)系下，雷達(dá)對位置信息的描述為極坐標(biāo)的形式，AIS 的位置信息是系統(tǒng)中的GPS 提供的，它采用的坐標(biāo)系統(tǒng)是基于WGS-84 坐標(biāo)系。將上述兩種坐標(biāo)系統(tǒng)一到同一個直角坐標(biāo)系下，如圖2所示，O為原點，Xa、Ya表示AIS 目標(biāo)位置坐標(biāo)，Xr、Yr表示雷達(dá)目標(biāo)位置坐標(biāo)。

圖2 AIS與雷達(dá)目標(biāo)位置坐標(biāo)

1）AIS 坐標(biāo)變換

將AIS 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為平面直角坐標(biāo)系，一般釆用投影變換的方法。在我國一般釆用的是高斯—克呂格投影。利用高斯—克呂格投影變換的方法，將AIS 獲取的位置信息，由WGS-84 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系下。

2）雷達(dá)目標(biāo)坐標(biāo)變換

雷達(dá)目標(biāo)位置信息的描述采用極坐標(biāo)，目標(biāo)位置數(shù)據(jù)用距離R以及方位θ來表示，轉(zhuǎn)換到平面直角坐標(biāo)系下用XR表示x軸坐標(biāo)，用YR表示y軸坐標(biāo)。雷達(dá)目標(biāo)位置轉(zhuǎn)換如下：

2.2.2 時間統(tǒng)一

雷達(dá)和AIS 對目標(biāo)采樣時間間隔是不一樣的，雷達(dá)數(shù)據(jù)時間更新間隔一般是2～4 s，但AIS 數(shù)據(jù)會隨著目標(biāo)運動狀態(tài)而發(fā)生變化，數(shù)據(jù)更新頻率一般為2 s 到3 min，更新頻率不固定，二者在獲取位置數(shù)據(jù)時的采樣時刻差異較大。只有對雷達(dá)和AIS 進(jìn)行時間統(tǒng)一，將目標(biāo)信息轉(zhuǎn)化到統(tǒng)一時刻才能得到有效的航跡關(guān)聯(lián)。

該文將采用內(nèi)插外推法，這種方法的思想是將雷達(dá)和AIS 的目標(biāo)信息對準(zhǔn)到同一預(yù)期時刻下，根據(jù)目標(biāo)上一個時刻以及后一個時刻的信息求插值。假設(shè)AIS 前一個時刻T1和后一個時刻T2采集到的位置信息分別為：(xA(t1),yA(t1))、(xA(t2),yA(t2))，在插值時刻T的AIS目標(biāo)位置為(xA(t),yA(t))。AIS內(nèi)插法轉(zhuǎn)換如下[10]：

同理，假設(shè)雷達(dá)目標(biāo)前一個時刻T3和后一個時刻T4采集到的位置信息分別為：(xR(t1),yR(t1))、(xR(t2),yR(t2))，在插值時刻T的雷達(dá)目標(biāo)位置為(xR(t),yR(t))。雷達(dá)外推法轉(zhuǎn)換公式如下：

2.3 航跡相關(guān)

航跡相關(guān)又稱為航跡關(guān)聯(lián)，它是指雷達(dá)和AIS通過傳感器獲取兩個目標(biāo)航跡的相似程度。在研究航跡相關(guān)之前，首先要對二者目標(biāo)信息進(jìn)行處理，找到適合研究的屬性參數(shù)，需要對目標(biāo)屬性進(jìn)行選擇和設(shè)置。

由于雷達(dá)和AIS獲得的目標(biāo)信息有著相同的屬性，可以根據(jù)交叉的屬性來進(jìn)行航跡關(guān)聯(lián)。因此，該文選取本船與目標(biāo)船之間的距離和方位、目標(biāo)船的對地速度和對地航向作為研究航跡關(guān)聯(lián)的四個屬性[11-13]。

該文以距離屬性作為研究對象，航跡關(guān)聯(lián)步驟如下：

1）完成獲取雷達(dá)和AIS 目標(biāo)信息，提取相關(guān)屬性參數(shù)，位置統(tǒng)一，時間統(tǒng)一等數(shù)據(jù)預(yù)處理；

2）初始化多個雷達(dá)和AIS 目標(biāo)數(shù)據(jù)集，采集m個時刻的目標(biāo)位置信息，其思想是在m個時刻內(nèi)，從第i個AIS 目標(biāo)和第j個雷達(dá)目標(biāo)中選出一個整體相差最小的目標(biāo)航跡，即為相關(guān)航跡。其中，第i個AIS目標(biāo)位置數(shù)據(jù)如下：

第j個雷達(dá)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)表示如下：

3）計算距離關(guān)聯(lián)度公式表示如下：

4）構(gòu)造在m個時刻內(nèi)，經(jīng)過關(guān)聯(lián)度計算處理后的AIS 航跡和雷達(dá)航跡的相似度矩陣如下：

5）找出相關(guān)航跡。取D11(m),D12(m),…，DMN(m)中使Dij(m)為最大值，記為Dijmax,Dijmax則為相關(guān)航跡。

2.4 點跡合并

該文采用數(shù)據(jù)融合中的加權(quán)協(xié)方差融合算法來實現(xiàn)權(quán)重值的選取。假設(shè)雷達(dá)和AIS 系統(tǒng)參數(shù)期望值為z，經(jīng)雷達(dá)系統(tǒng)得到的觀測值為zR，測量方差為，加權(quán)因子為wR；經(jīng)AIS系統(tǒng)得到的觀測值為zA，測量方差為，加權(quán)因子為wA，zR和zA相互獨立。設(shè)Z是雷達(dá)和AIS 融合后的系統(tǒng)測量所得到的數(shù)據(jù)信息，并且須由zR和zA兩個觀測值決定，這兩個觀測值可由兩個不同傳感器所提供[14-15]。由此可得Z估值如下：

將上式對zR微分求最小值，得到最小均方誤差取值如下：

根據(jù)最小均方誤差值可以算出融合后的目標(biāo)航跡，其在m時刻四種屬性方差如下：

通過加權(quán)協(xié)方差融合算法進(jìn)行加權(quán)融合之后得到的四種屬性表達(dá)式如下：

3 融合仿真分析

2.3節(jié)已經(jīng)將雷達(dá)航跡與AIS 航跡關(guān)聯(lián)，為了檢驗算法的有效性，對融合航跡做仿真處理。所用的模擬數(shù)據(jù)是在大規(guī)模船舶定位系統(tǒng)下模擬生成，系統(tǒng)數(shù)據(jù)是由AIS 和雷達(dá)站點做跟蹤和記錄。

為了便于研究，以雷達(dá)站點為本船中心，對地航度為0，現(xiàn)在采樣多部AIS 數(shù)據(jù)和雷達(dá)仿真數(shù)據(jù)，找到航跡關(guān)聯(lián)度最高的數(shù)據(jù)，以3 s 為單位記錄生成一共25 個航路點，繪制成折線圖[16-17]，如圖3-6 所示。

圖3 AIS與雷達(dá)的距離融合

4 結(jié)論

圖4 AIS與雷達(dá)的方位融合

圖5 AIS與雷達(dá)的航速融合

圖6 AIS與雷達(dá)的航向融合

從仿真結(jié)果可以看出，AIS 數(shù)據(jù)相比于雷達(dá)數(shù)據(jù)更為精確，AIS 航跡與融合后的航跡較為接近，融合后的目標(biāo)數(shù)據(jù)也更加接近期望值，標(biāo)準(zhǔn)差更小。航跡融合后的距離、方位、航速、航向相比于雷達(dá)得到大幅提升，分別為64.49%、51.64%、69.71%、31.86%。相比于AIS 也分別提高了29.98%、32.17%、29.21%、21.38%。由此可見，雷達(dá)與AIS 信息融合不僅能夠提高單一導(dǎo)航不同傳感器測量數(shù)據(jù)的精確程度，對保障海上航行安全起著重要作用，同時也是未來航海領(lǐng)域的研究方向。