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《多源信息融合技術(shù)在水上交通中的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號(hào)密級(jí)U675．7單位代碼學(xué)號(hào)10618墨廑交通夕訾碩士學(xué)位論文論文題目：多源信息融合技術(shù)在水上交通中的應(yīng)用研究A．．．．．．．．．p．．．．．．．．．．．．p．．．．．．．．．1．i．．．．．．．c．．．a(chǎn)．．．．．．．t．．．．．i．．．．．on．R．．．ese——a——r——c——hof—M—ulti-sourceInformationFusionTechnologyinWaterTransport研究生姓名：譚偉導(dǎo)師姓名、職稱：陸百川教授申請(qǐng)學(xué)位門類：專業(yè)名稱：論文答辯日期：學(xué)位授予單位：rllllllIIrIllll／llfIll／I
2、IlY1902375重慶交通大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。??張諺中嗍沙f。年M77日重慶交通大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)重慶交通大學(xué)可以將本
3、學(xué)位論文的全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。同時(shí)授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所將本人學(xué)位論文收錄到《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》，并進(jìn)行信息服務(wù)(包括但不限于匯編、復(fù)制、發(fā)行、信息網(wǎng)絡(luò)傳播等)，同時(shí)本人保留在其他媒體發(fā)表論文的權(quán)利。學(xué)位論文作者簽名：孑葷釤指導(dǎo)教師簽名：可袁百葉日期：驢P年IV月l1日日期：‘汐fD年fZ，月f’日J(rèn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．』．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
4、．．．．．．．．．．f．．．．．．．本人同意將本學(xué)位論文提交至中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社CNⅪ系列數(shù)據(jù)庫中全文發(fā)布，并按《中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫出版章程》規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。。學(xué)位論文作者簽名．彳啷巾魄渺年M‘(7日指導(dǎo)教師簽名：日期："PIQ年陟月‘87日摘要目前，在水上交通運(yùn)輸領(lǐng)域，主要是基于雷達(dá)系統(tǒng)、AIS系統(tǒng)、GPS系統(tǒng)、VHF通信系統(tǒng)、CCTV系統(tǒng)對(duì)船舶航行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。不同的傳感器檢測到的信息種類和數(shù)據(jù)精度也各不相同，且各種傳感器都有自身的優(yōu)缺點(diǎn)。如AIS采集的信息比較全面且數(shù)據(jù)精度較高，同時(shí)不容易受地理?xiàng)l件和天氣因素的影
5、響；但是，AIS容易受到高噪聲和人為干擾；更重要的是，AIS只能檢測到安裝了AIS設(shè)備的目標(biāo)。雷達(dá)能檢測河道岸線、航標(biāo)以及絕大部分物體；但是，雷達(dá)也易受天氣、電磁、地形等因素影響。而VHF通信系統(tǒng)和CCTV系統(tǒng)也只能分別提供語音數(shù)據(jù)和圖像信息。因此，對(duì)不同類型的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，不但可以從空間上增強(qiáng)了檢測目標(biāo)的能力，而且還可以延長檢測目標(biāo)的時(shí)間跨度，同時(shí)還可以增加信息的多樣性和提高數(shù)據(jù)的精度。首先，本文對(duì)AIS與岸基雷達(dá)檢測的目標(biāo)船舶位置和速度數(shù)據(jù)的融合方法及融合后船舶航跡預(yù)測進(jìn)行了初步的研究與探索，針對(duì)AIS和岸基雷達(dá)檢測的船舶航跡數(shù)據(jù)特點(diǎn)建立
6、了位置級(jí)無反饋分布式融合結(jié)構(gòu)，并根據(jù)該融合結(jié)構(gòu)依次利用小波多尺度方法對(duì)各傳感器數(shù)據(jù)源進(jìn)行降噪和利用邏輯法對(duì)單傳感器多目標(biāo)航跡進(jìn)行跟蹤；接著在對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空配準(zhǔn)時(shí)采用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值算法對(duì)各類傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)；然后，應(yīng)用了改進(jìn)的統(tǒng)計(jì)誤差法提取目標(biāo)船舶相關(guān)聯(lián)航跡對(duì)，并利用遺傳粒子群算法(GA-PSO)將AIS和岸基雷達(dá)檢測的目標(biāo)船舶航跡數(shù)據(jù)加權(quán)融合模型中的加權(quán)值進(jìn)行了優(yōu)化，提高了多源傳感器數(shù)據(jù)的融合質(zhì)量；最后，利用基于遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GA—BP)對(duì)融合后的目標(biāo)船舶航跡進(jìn)行預(yù)測。在本文的研究過程中，利用了MATLAB對(duì)文中所
7、研究利用的多源數(shù)據(jù)處理模型和算法都進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，各模型和算法的仿真結(jié)果表明：文中所采用新的數(shù)據(jù)處理模型和方法比現(xiàn)有的模型和方法整體精度更高，速度更快，效果更好，可以直接嵌入到現(xiàn)有的系統(tǒng)中，有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：水上交通；AIS；雷達(dá)；數(shù)據(jù)融合；RBF；GA-PSO；GA．BP；加權(quán)算法：MATLABABSTRACTAtpresent,inthefieldofwatertransportation，monitoringthestateofnavigationmainlybasedon瑚dar，AISsystem，GPSsystem，VHFc
8、ommunicationsystemandCCTVsystem．intheVTS，system,thelocationin
