基于近海雷達與AIS探測目标融合算法
随着近海交通的日益繁忙，為了保證船舶行駛的安全，需要對船舶進行實時監測和跟蹤。近海雷達和自動識别系統(AIS)是目前用于船舶監測和跟蹤的主要技術手段。
然而，兩種技術各自存在着一些局限性，例如雷達受天氣條件的限制和AIS資訊的不完整性。為了克服這些問題，目标融合算法被提出并廣泛研究。
目标融合算法可以将兩種技術獲得的資訊進行融合，進而提高船舶監測和跟蹤的精度和可靠性。
近海雷達與AIS資料特點
近海雷達是一種基于電磁波原理進行探測的技術。它可以在不同天氣條件下探測到船舶的位置、速度、航向等資訊，并提供高分辨率的船舶目标圖像。但是，近海雷達受到天氣和海況等自然因素的影響，容易産生幹擾和誤報警，且需要消耗較大的能量和成本。
AIS是一種船舶自動識别系統，通過VHF無線電信号進行通信，向周圍船舶和岸基監控站發送船舶的位置、速度、航向等資訊。
AIS具有實時性和資訊完整性的優點，但受到信号覆寫範圍和障礙物等因素的限制，可能無法覆寫到所有的船舶，尤其是遠離岸基設施的船舶。
兩者的資料具有一定的互補性。近海雷達的資料可以提供船舶的高分辨率目标圖像，而AIS資料可以提供實時、全局的船舶資訊，兩者可以結合起來彌補彼此的不足。
例如，當近海雷達檢測到一艘船舶時，可以利用AIS資料來确認船舶的辨別資訊和運作狀态，進而提高監測的準确性和可靠性。
此外，兩者資料還可以通過目标融合算法進行綜合利用，提高船舶監測和跟蹤的精度和效率。
目标融合算法概述
目标融合算法是指将多種資料來源獲得的目标資訊進行綜合和融合，以提高目标檢測、識别和跟蹤的準确性和可靠性。
對于近海雷達和AIS技術，目标融合算法可以将兩種技術獲得的資訊進行融合，提高船舶監測和跟蹤的精度和可靠性。
目标融合算法的流程可以簡單描述為：
首先對兩種資料來源獲得的原始資料進行預處理和分析，包括資料清洗、噪聲去除和資料格式轉換等操作；
接着進行目标比對，即将兩種資料來源檢測到的目标進行比對和關聯，确定其辨別資訊和運作狀态；
然後進行目辨別别和分類，即對目标進行識别和分類，區分出船舶、非船舶目标以及不同類型的船舶目标等；最後進行目标跟蹤和預測，即對目标進行跟蹤和預測，确定其運動軌迹和未來位置。
在目标融合算法中，涉及到的技術和方法包括圖像處理、模式識别、機器學習、資料融合等。
近海雷達與AIS資料的預處理
在目标融合算法中，預處理是非常重要的一步，它可以去除資料中的噪聲、無效資訊和錯誤資訊，使得資料更加幹淨和可靠，進而提高目标融合算法的準确性和可靠性。對于近海雷達和AIS資料，預處理步驟也是非常必要的。
對于近海雷達資料，首先需要對其進行資料清洗和濾波，以去除資料中的噪聲和幹擾資訊。這可以通過應用低通濾波器和中值濾波器等方法來實作。
其次，需要進行資料格式轉換和坐标變換，将雷達原始資料轉換為目标位置和運動狀态資訊，并将其與AIS資料進行比對和關聯。
最後，還需要進行目辨別别和分類，即對目标進行分類和識别，區分出船舶、非船舶目标以及不同類型的船舶目标等。
對于AIS資料，首先需要對其進行資料清洗和去重，以去除資料中的重複和無效資訊。這可以通過篩選有效資料幀和去重操作來實作。
其次，需要進行資料格式轉換和坐标變換，将AIS原始資料轉換為目标位置和運動狀态資訊，并将其與雷達資料進行比對和關聯。
最後，還需要進行目辨別别和分類，即對目标進行分類和識别，區分出船舶、非船舶目标以及不同類型的船舶目标等。
目标比對算法
目标比對是目标融合算法中非常重要的一步，它可以将近海雷達和AIS資料中的目标進行比對和關聯，進而實作目标資訊的融合。目标比對算法可以分為基于時間視窗的算法、基于空間距離的算法和基于曆史軌迹的算法等。
基于時間視窗的目标比對算法是最簡單和常用的算法之一。該算法通過設定一個時間視窗，在雷達資料和AIS資料中查找在該時間視窗内出現的目标，并将其進行比對和關聯。
該算法的優點是計算簡單，易于實作。但是，由于該算法沒有考慮目标運動狀态和軌迹等資訊，是以容易産生誤比對。
基于空間距離的目标比對算法考慮目标在空間上的位置關系，通過計算近海雷達和AIS資料中目标的空間距離，将距離最近的目标進行比對和關聯。該算法的優點是能夠較為準确地比對目标，但是該算法忽略了目标的運動狀态和軌迹等資訊，容易受到噪聲和幹擾的影響。
基于曆史軌迹的目标比對算法是一種更加進階的算法，它不僅考慮了目标在時間和空間上的關系，還考慮了目标的曆史軌迹資訊。
該算法通過計算目标的運動狀态和曆史軌迹，尋找近海雷達和AIS資料中相似的目标，并将其進行比對和關聯。該算法的優點是準确性高，但是計算複雜度較高，需要更多的計算資源和算法優化。
