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數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用
時(shí)間:2009年05月15日   作者:佚名  點(diǎn)擊次數:次 【字體:

內容鍵要:論文將數據融合技術(shù)用于海圖作業(yè)標繪臺的設計,解決了海圖作業(yè)標繪臺實(shí)時(shí)標繪本艦和多目標航跡從而進(jìn)行態(tài)勢估計。文中對海圖作業(yè)標繪臺發(fā)展狀況進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,并介紹了數據融合技術(shù)的應用背景、常用算法及研究?jì)热?,設計了相關(guān)模型,并具體論述了多目標檢測和多目標跟蹤技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺中應用。

關(guān)鍵詞:海圖作業(yè)標繪臺 數據融合 多傳感器

海圖作業(yè)標繪臺是艦船導航系統和戰斗航海系統中的主要配套設備之一,既有圖紙式海圖繪圖,又有電子海圖顯示。它既有傳統繪圖的特點(diǎn),又有現代新型電子顯示直觀(guān)、清晰的特點(diǎn)。其主要用途是根據多種傳感器(如慣性導航系統、北斗系統、GPS、勞蘭C、雷達)提供的信息,以及其它的導航設備提供的信息,在海圖上自動(dòng)連續地繪制出船舶航行的航跡并作出標記。海圖作業(yè)標繪臺的應用,不僅具有重要的軍事作用,而且因為海圖作業(yè)標繪臺的所繪制航線(xiàn)的導航和戰場(chǎng)態(tài)勢估計功能,使航海人員非常直觀(guān)的了解到己船位置和他船位置,以便于實(shí)施戰術(shù)機動(dòng)和進(jìn)行軍事打擊。

目前,我國研制的海圖作業(yè)標繪臺繪制單目標航跡已較成熟,但實(shí)時(shí)繪制多目標航跡還未實(shí)現,其相關(guān)理論和技術(shù)方面的文獻還不多,在國內至今尚未見(jiàn)到有文獻將數據融合技術(shù)應用到海圖作業(yè)標繪臺。論文提出了數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺信息處理中的應用研究,實(shí)時(shí)處理來(lái)自多傳感器的信息,進(jìn)行多目標檢測、分類(lèi)及跟蹤,對分析戰場(chǎng)態(tài)勢和戰術(shù)機動(dòng)具有重要意義。

1數據融合應用描述

數據融合最早出現于上世紀70年代,并作為一門(mén)獨立的技術(shù)在軍事領(lǐng)域受到了特別的青睞。在現代軍事C3I(指揮、控制、通訊與情報)作戰系統中,目標的機動(dòng)性和武器殺傷力增強,要求盡早地探測和識別目標,以實(shí)現盡量長(cháng)的預警時(shí)間。由于威脅平臺的多樣化和密集型,較低的可觀(guān)測性(即隱蔽性)以及目標對抗措施的先進(jìn)性,使得單傳感器提供的信息無(wú)法滿(mǎn)足作戰要求,必須對多傳感器提供的觀(guān)測數據進(jìn)行數據融合處理,獲取目標狀態(tài)估計、目標屬性、行為意圖、態(tài)勢評估、威脅分析、火力控制、精確制導、電子對抗、作戰模擬、輔助決策等作戰信息。為了更好地進(jìn)行戰場(chǎng)數字化建設,解決我軍、友軍和敵軍戰場(chǎng)態(tài)勢信息的獲取、處理、存儲、管理與發(fā)布,因此將多傳感器數據融合應用到海圖作業(yè)標繪臺的設計中具有重要意義。

2數據融合算法

數據融合中心的融合方法從理論上可分為隨機類(lèi)方法和人工智能技術(shù)方法其算法主要有四種:

(1)基于模型的數據融合算法(如基于kalman濾波,包括標準Kalman濾波、擴展kalman濾波以及模糊kalman濾波等)。主要以估計理論為基礎,首先建立融合對象的狀態(tài)空間模型,然后利用各類(lèi)估計理論的方法進(jìn)行估計以完成數據融合的任務(wù)。

(2)基于統計理論的數據融合算法(Bayesian)。以統計理論為基礎通過(guò)反復迭代運算以實(shí)現融合。

(3)基于知識的人工智能方法(小波分析理論、模糊集合理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、粗集理論和支持向量機等)。以產(chǎn)生式規則為理論基礎產(chǎn)生式規則可用符號表示物體特征和相應的傳感器信息之間的關(guān)系。

(4)基于信息理論的融合算法。以近幾年發(fā)展起來(lái)的信息理論為基礎具有較高的智能化程度。

常用的數據融合方法及特性如表1所示。通常所用的方法依具體的應用而定并且各種方法之間具有互補性。實(shí)際上將兩種或兩種以上的算法組合進(jìn)行多傳感器數據融合。

1常用的數據融合算法比較

融合方法

運行環(huán)境

信息類(lèi)型

信息表示

不確定性

融合技術(shù)

適用范圍

加權平均

動(dòng)態(tài)

冗余

原始讀數值

加權平均

低層數據融合

卡爾曼濾波

動(dòng)態(tài)

冗余

概率分布

高斯噪聲

系統模型濾波

低層數據融合

貝葉斯估計

靜態(tài)

冗余

概率分布

高斯噪聲

貝葉斯估計

高層數據融合

統計決策論

靜態(tài)

冗余

概率分布

高斯噪聲

極值決策

高層數據融合

證據推理

靜態(tài)

冗余互補

命題

邏輯推理

高層數據融合

模糊理論

靜態(tài)

冗余互補

命題

隸屬度

邏輯推理

高層數據融合

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )

動(dòng)/靜態(tài)

冗余互補

神經(jīng)元輸入

學(xué)習誤差

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )

/高層

產(chǎn)生式規則

動(dòng)/靜態(tài)

冗余互補

命題

置信因子

邏輯推理

高層數據融合

粒子濾波

動(dòng)/靜態(tài)

冗余互補

概率分布

粒子濾波

高層數據融合

3海圖作業(yè)標繪臺的數據融合方案的設計

數據融合的功能模型可以分為兩級:第一級主要進(jìn)行信息處理,得到數值結果(:位置、速度、目標類(lèi)型等);。第二級主要進(jìn)行符號處理,得到更抽象的結果(:威脅、趨勢、目的等)。探測、關(guān)聯(lián)、估計和分類(lèi)功能構成了數據融合的核心。具體的說(shuō):多傳感器的數據融合系統必須具有以下的主要功能:傳感器信息協(xié)調管理;多傳感器數據優(yōu)化合成;多傳感器協(xié)調管理。

海圖作業(yè)標繪臺利用多傳感器(慣導系統、雷達、聲吶、北斗、GPS、浮標),信息涉及多級別、多方面、多層次信息的檢測、關(guān)聯(lián)、估計、綜合,并獲取目標狀態(tài)與特征估計以及態(tài)勢和威脅評估的多級自動(dòng)處理過(guò)程。利用計算機獲取多個(gè)傳感器數據并在一定的條件下加以自動(dòng)分析、綜合,以完成所需的估計和決策,進(jìn)行信息處理,從而給指戰員提供決策信息。

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用

系統融合中心部分采用的是分布式融合處理的系統模式,在系統中每一個(gè)傳感器基于自己的局域探測獨立地完成決策任務(wù)這些被處理過(guò)的局域信息送到融合中心構成融合中心的觀(guān)察向量。

U=(u1,u2,…un) (1)

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用

4目標檢測的數據融合

戰場(chǎng)目標識別的準確與及時(shí),對后面的勢態(tài)評估和威脅估計有重要的意義,也是在戰爭中取勝的關(guān)鍵。

隨著(zhù)現代戰爭的發(fā)展,如安靜型潛艇的出現,給水下目標探測提出了新的挑戰也使該課題仍是研究的一個(gè)熱點(diǎn)。雖然多傳感器融合檢測技術(shù)已經(jīng)較為成熟,但是,將這種技術(shù)應用于海上環(huán)境的文獻較少,國內的一些學(xué)者嘗試性地借鑒了已有的融合檢測技術(shù)用來(lái)探測水面和水下目標信號。檢測系統一般采用分布式的融合機制,即各傳感器基于自己的觀(guān)測值,對目標存在與否進(jìn)行判決,而后,將判決結果送至融合中心。在融合中心,按照Neyman-Pearson準則,將N個(gè)局部判決結果進(jìn)行融合,即

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用 (2)

式中:u為融合之后的全局判決結果;t為系統門(mén)限值;g為隨機化因子常量;L(u)為似然比函數。

d(u)=1時(shí)判決目標出現,否則,目標未出現。相對于這種硬判決方法,隨后發(fā)展了一種軟判決方法,即將各傳感器的判決進(jìn)行加權運算,權值的大小由該傳感器的“可信度”決定。

這種分布式檢測融合機制由于不需要將每個(gè)傳感器的原始測量數據傳輸至融合中心,而只傳送判決結果,所以,可以在很大程度上降低系統的通信壓力,減小了融合中心的計算負荷,提高了系統的運作效率。但是,也應該看到,由于假設每個(gè)傳感器的測量值是獨立的,即每個(gè)傳感器只基于自身的測量值得到判決,而不考慮與其他傳感器的相關(guān)性系統未能有效地利用各傳感器的信息,這樣,可能會(huì )增大系統誤差。

5目標跟蹤的數據融合

目標跟蹤技術(shù)中的融合問(wèn)題,最關(guān)鍵步驟是數據關(guān)聯(lián),即確定哪些測量值用來(lái)更新各個(gè)軌跡,同時(shí),舍棄其余的測量值。用于數據關(guān)聯(lián)的方法很多,大體上可以分為幾類(lèi):一類(lèi)是基于kalman濾波關(guān)聯(lián)方法,主要包括概率數據關(guān)聯(lián)(Probabilistic Data Association,PDA)和聯(lián)合概率數據關(guān)聯(lián)(Joint Probabilistic Data Association,JPDA);另一類(lèi)為多元假設跟蹤(Multiple Hypothesis Tracking)方法,該類(lèi)方法被視作理論上解決多目標跟蹤的最好方法;最后一類(lèi)為相互作用多元模型方法(Interacting Multiple Model),適用于目標運動(dòng)有多種模式的情況。但是,后兩類(lèi)方法都需要大量的運算,因而,應用中受到局限。這里,僅介紹基于Kalman濾波的數據關(guān)聯(lián)方法。PDA是→種經(jīng)典的數據關(guān)聯(lián)方法,在雜波環(huán)境下仍具有很好的跟蹤性能,后來(lái)的許多方法都是以該方法為基礎的。首先,給出假設模型

X(k)=Fk,k-1)X(k-1)+U(k-1)        (3)

Z(k)=H(k)X(k-1)+W(k-1) (4)

方程(3)為目標狀態(tài)模型,X(k)為系統在時(shí)刻k時(shí)的狀態(tài),F(k,k-1)為前后兩時(shí)刻的轉換矩陣。方程(4)為測量模型;H(k)為觀(guān)測矩陣。這里,U(k)W(k)是相互獨立的零均值白噪聲序列,并且,方差已知。目標狀態(tài)的更新由下式得到

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用5

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用 6

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用7

式中: 數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用為目標的預測狀態(tài); 數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用為根據當前測量值得到的更新?tīng)顟B(tài);K(k)為系統的kalman增益;V(k)為聯(lián)合殘差bj為第j個(gè)有效測量來(lái)源舌-目標的概率;Vj為每個(gè)測量值與估計值的殘差。

由于PDA方法利用了所有的可能測量值,所以,精度較高,但僅適用于單個(gè)目標跟蹤的情況,隨后產(chǎn)生的JPDA則可以解決多個(gè)目標的跟蹤問(wèn)題。JPDA的基本思想與PDA相似,不同之處在于它令軌跡i與觀(guān)測值j關(guān)聯(lián)的概率等于所有聯(lián)合事件q(k)的概率和

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用8

式中: 數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺的應用為一個(gè)二元變量,表明聯(lián)合事件。q(k)中是否包含軌跡i與觀(guān)測值j關(guān)聯(lián)的信息。

基于標準JPDA方法,又產(chǎn)生了一系列改進(jìn)方法,如去藕JPDA、模糊數據關(guān)聯(lián)等,都能在一定程度上提高跟蹤效率,降低計算量。另外,多種關(guān)聯(lián)方法聯(lián)合運用,如相互作用多元模型方法與JPDA濾波器的聯(lián)合,也有望提高跟蹤精度和效率。

6結束語(yǔ)

數據融合技術(shù)在海圖作業(yè)標繪臺信息處理中作用越來(lái)越重要。發(fā)達國家在這方面的投入很大,水平較高,我國起步較晚,又因系統結構復雜,目前的研究成果還只是一個(gè)算法框架,需要結合實(shí)際應用背景作進(jìn)一步深入研究。因此,要加大投入,刻苦鉆研,以迅速提高我們的水平。

作者:孟凡彬 郝燕玲 周衛東  來(lái)源:航海技術(shù)

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