本發(fā)明涉及雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著工業(yè)革命的開始，船用導(dǎo)航設(shè)備得到了迅速的發(fā)展，除了利用導(dǎo)航雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，還逐漸融入了電子海圖、計(jì)程儀、羅經(jīng)、gps、ais等諸多助航設(shè)備，對(duì)航海事業(yè)的發(fā)展有了巨大的推動(dòng)作用。其中，ais(automaticidentificationsystem，船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng))是一種把數(shù)據(jù)通信技術(shù)、衛(wèi)星定位信息以及信息處理等技術(shù)綜合為一體的新型數(shù)字助航設(shè)備。ais能測(cè)出船舶的實(shí)時(shí)靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息，這些信息精度高，且信息量大，位置精度高，且不受地形、天氣以及海上狀況影響。ais的這些優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)了雷達(dá)再導(dǎo)航和避碰的局限性。

在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)常用的ais與雷達(dá)目標(biāo)融合方法有模糊聚類算法、雙波門判別融合方法、最小距離方法、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些方法把a(bǔ)is目標(biāo)與雷達(dá)目標(biāo)的位置、航速信息根據(jù)融合策略進(jìn)行關(guān)聯(lián)，其前提條件是艦船之間應(yīng)該保持安全距離，在一定時(shí)間內(nèi)具有相近位置、接近的航速和航向，則認(rèn)為ais目標(biāo)與雷達(dá)目標(biāo)為同一艦船。但是，在目標(biāo)密集海域，尤其是港口船舶靠港和出海頻繁區(qū)域，不同船舶的航跡會(huì)出現(xiàn)交錯(cuò)重疊現(xiàn)象，無(wú)法準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，進(jìn)而影響雷達(dá)與ais目標(biāo)融合的正確率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，本發(fā)明提出了一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法及裝置，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，進(jìn)而有效地提高雷達(dá)與ais目標(biāo)融合的正確率。

本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法，包括：

獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)；

對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，得到坐標(biāo)和時(shí)間統(tǒng)一后的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)分別確定雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比；

將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比進(jìn)行匹配，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合。

可選地，所述獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，包括：

接收到目標(biāo)融合指令之后，以所述雷達(dá)目標(biāo)為中心，在所述雷達(dá)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的跟蹤波門區(qū)域內(nèi)獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，并獲取時(shí)間相對(duì)應(yīng)的相同數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀；

判定所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，若是，則將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，將所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，否則，獲取所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，將其作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，并獲取所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀將，將其作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)。

可選地，所述方法還包括：

若匹配度小于或等于所述預(yù)設(shè)閾值，則擴(kuò)大所述跟蹤波門區(qū)域查找與所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度大于預(yù)設(shè)閾值的第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)；

如果不存在所述第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)，則放棄對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)執(zhí)行融合操作。

可選地，所述若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合，包括：

若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，將所述ais目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)確定為所述雷達(dá)目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)。

可選地，所述對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，包括：

將所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以米為數(shù)據(jù)單位的位置坐標(biāo)；

根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)幀的時(shí)間長(zhǎng)度對(duì)所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)的進(jìn)行時(shí)間插值。

可選地，所述將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)互聯(lián)狀態(tài)，確定所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入特征和輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練目的設(shè)置所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

確定所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱含層個(gè)數(shù)，具體公式如下：

式中，d為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，c為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a是常數(shù)，取值范圍[1,10]；

選擇非線性傳遞函數(shù)；

將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)所述輸入特征個(gè)數(shù)、輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、輸出值個(gè)數(shù)、輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層個(gè)數(shù)以及所選擇的非線性傳遞函數(shù)，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊，用于對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，得到坐標(biāo)和時(shí)間統(tǒng)一后的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)數(shù)據(jù)；

計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)分別確定雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比；

模型訓(xùn)練模塊，用于將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

目標(biāo)融合模塊，用于根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比進(jìn)行匹配，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合。

可選地，所述數(shù)據(jù)獲取模塊，包括：

獲取單元，用于在接收到目標(biāo)融合指令之后，以所述雷達(dá)目標(biāo)為中心，在所述雷達(dá)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的跟蹤波門區(qū)域內(nèi)獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，并獲取時(shí)間相對(duì)應(yīng)的相同數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀；

判定單元，用于判定所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；

確定單元，用于當(dāng)所述判定單元的判定結(jié)果為所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，將所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)；

所述獲取單元，還用于當(dāng)所述判定單元的判定結(jié)果為所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)不為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，獲取所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，將其作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，并獲取所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀將，將其作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)。

可選地，所述目標(biāo)融合模塊，還用于當(dāng)匹配度小于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，擴(kuò)大所述跟蹤波門區(qū)域查找與所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度大于預(yù)設(shè)閾值的第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)；并在不存在所述第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，放棄對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)執(zhí)行融合操作。

可選地，所述目標(biāo)融合模塊，具體用于若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，將所述ais目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)確定為所述雷達(dá)目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法及裝置，針對(duì)可能出現(xiàn)的交錯(cuò)重疊現(xiàn)象，結(jié)合雷達(dá)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)，提出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法，該方法除了依據(jù)位置、航速和航向信息外，還考慮了雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)的目標(biāo)形狀比信息，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，進(jìn)而有效地提高雷達(dá)與ais目標(biāo)融合的正確率。

上述說(shuō)明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說(shuō)明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。

附圖說(shuō)明

通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中：

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明另一實(shí)施例的一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中數(shù)據(jù)互聯(lián)一一對(duì)應(yīng)時(shí)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例的一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非特意聲明，這里使用的單數(shù)形式“一”、“一個(gè)”、“所述”和“該”也可包括復(fù)數(shù)形式。應(yīng)該進(jìn)一步理解的是，本發(fā)明的說(shuō)明書中使用的措辭“包括”是指存在所述特征、整數(shù)、步驟、操作、元件和/或組件，但是并不排除存在或添加一個(gè)或多個(gè)其他特征、整數(shù)、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非另外定義，這里使用的所有術(shù)語(yǔ)(包括技術(shù)術(shù)語(yǔ)和科學(xué)術(shù)語(yǔ))，具有與本發(fā)明所屬領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的一般理解相同的意義。還應(yīng)該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術(shù)語(yǔ)，應(yīng)該被理解為具有與現(xiàn)有技術(shù)的上下文中的意義一致的意義，并且除非被特定定義，否則不會(huì)用理想化或過于正式的含義來(lái)解釋。

為了解決現(xiàn)有雷達(dá)與ais目標(biāo)融合技術(shù)中不同船舶的航跡可能會(huì)出現(xiàn)交錯(cuò)重疊現(xiàn)象，進(jìn)而無(wú)法準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的問題，本發(fā)明實(shí)施例提出一種雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法及裝置，具有搜索速度快和匹配率高等效果。

圖1示意性示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法的流程圖。參照?qǐng)D1，本發(fā)明實(shí)施例的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法具體包括以下步驟：

s11、獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)。

s12、對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，得到坐標(biāo)和時(shí)間統(tǒng)一后的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)數(shù)據(jù)。

s13、根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)分別確定雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比。

本實(shí)施例中，根據(jù)式(1)分別計(jì)算ais目標(biāo)形狀比ρa(bǔ)和雷達(dá)目標(biāo)的形狀比ρr：

式中，rlength——目標(biāo)距離方向的長(zhǎng)度，θwidth——目標(biāo)方位方向的寬度，單位是m。

s14、將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。

s15、根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比進(jìn)行匹配，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合。

本發(fā)明實(shí)施例提供的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法，針對(duì)可能出現(xiàn)的交錯(cuò)重疊現(xiàn)象，結(jié)合雷達(dá)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)，除了依據(jù)位置、航速和航向信息外，還考慮了雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)的目標(biāo)形狀比信息，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，進(jìn)而有效地提高雷達(dá)與ais目標(biāo)融合的正確率。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，具體包括：

接收到目標(biāo)融合指令之后，以所述雷達(dá)目標(biāo)為中心，在所述雷達(dá)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的跟蹤波門區(qū)域內(nèi)獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，并獲取時(shí)間相對(duì)應(yīng)的相同數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀；

判定所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，若是，則將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，將所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，否則，獲取所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，將其作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，并獲取所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀將，將其作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)。

在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)融合指令之后，按照雷達(dá)目標(biāo)列表中跟蹤目標(biāo)為中心，在其跟蹤波門內(nèi)進(jìn)行搜索匹配；根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)不同，選擇不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)后目標(biāo)跟蹤狀態(tài)初步分出兩類：一是跟蹤波門內(nèi)有且僅有一個(gè)點(diǎn)跡即所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，二是跟蹤波門內(nèi)不止有一個(gè)點(diǎn)跡或是多個(gè)跟蹤波門相交即所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

第一種情況保存當(dāng)前幀雷達(dá)目標(biāo)的距離rr、方位br和估計(jì)的航速sr‐和航向cr、點(diǎn)跡的長(zhǎng)lr和寬wr以及當(dāng)前時(shí)刻t，根據(jù)時(shí)刻t，采用步驟(2)對(duì)ais時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到與雷達(dá)目標(biāo)對(duì)應(yīng)時(shí)刻的目標(biāo)的經(jīng)緯度和航速、航向、船的長(zhǎng)寬，在進(jìn)行坐標(biāo)變換，換算成與相應(yīng)的距離ra、方位ba、航速sa、航向ca、船長(zhǎng)la和船寬wa。

第二種情況則保存該目標(biāo)未出現(xiàn)該情況之前3幀的數(shù)據(jù)。如果某跟蹤目標(biāo)的波門一直與其他跟蹤波門相交，則保存最近3幀的數(shù)據(jù)。如果是多個(gè)跟蹤目標(biāo)一直僅與一個(gè)點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)時(shí)，沒有僅與一個(gè)點(diǎn)跡互聯(lián)的情況，則把多個(gè)目標(biāo)看做一個(gè)目標(biāo)，也保存最近3幀數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例，具體的以雷達(dá)目標(biāo)中心，以其方位和距離的2倍長(zhǎng)度的區(qū)域?yàn)楦櫜ㄩT搜索ais目標(biāo)。這樣就避免了全局搜索匹配帶來(lái)的大量的計(jì)算，同時(shí)大幅度縮短了雷達(dá)與ais目標(biāo)融合時(shí)間。

進(jìn)一步地，若匹配度小于或等于所述預(yù)設(shè)閾值，則所述方法還包括以下步驟：

擴(kuò)大所述跟蹤波門區(qū)域查找與所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度大于預(yù)設(shè)閾值的第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)；

如果不存在所述第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)，則放棄對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)執(zhí)行融合操作。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合，具體包括：

若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，將所述ais目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)確定為所述雷達(dá)目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體包括：

根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)互聯(lián)狀態(tài)，確定所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入特征和輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練目的設(shè)置所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

確定所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱含層個(gè)數(shù)，具體公式如下：

式中，d為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，c為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a是常數(shù)，取值范圍[1,10]；

選擇非線性傳遞函數(shù)；

將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)所述輸入特征個(gè)數(shù)、輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、輸出值個(gè)數(shù)、輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層個(gè)數(shù)以及所選擇的非線性傳遞函數(shù)，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本發(fā)明實(shí)施例中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判定ais目標(biāo)和雷達(dá)目標(biāo)是否融合，首先需要構(gòu)建bp網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要以下幾步：確定輸入特征、隱含層的個(gè)數(shù)、輸出值和傳遞函數(shù)，具體實(shí)現(xiàn)如下：

1)輸入特征和輸入層個(gè)數(shù)：

輸入特征個(gè)數(shù)由雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)狀態(tài)決定，即跟蹤波門內(nèi)點(diǎn)跡和航跡對(duì)應(yīng)關(guān)系。

如果點(diǎn)跡和航跡是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，輸入向量為x＝[r,b,s,c,ρ]，則輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)是5；

如果跟蹤波門內(nèi)多個(gè)點(diǎn)跡對(duì)應(yīng)一個(gè)航跡，或多個(gè)航跡波門相交時(shí)，且取未出現(xiàn)該情況前的3幀數(shù)據(jù)，因?yàn)樾螤畋仁遣蛔兊?，因此輸入向量為x＝[ri,bi,si,ci,ρ]，i＝1,2,3，其中i是往前的數(shù)據(jù)幀數(shù)，則輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)13。

2)輸出值和輸出層個(gè)數(shù)：本發(fā)明的目的是判斷雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)是否關(guān)聯(lián)，這是一種二元判斷，故設(shè)為一個(gè)節(jié)點(diǎn)即可，期望輸出值為1，即當(dāng)輸出值越接近于1，表明兩者是同一目標(biāo)的可能性越大；但是，輸出值小于閾值時(shí)，ais目標(biāo)與雷達(dá)目標(biāo)是不相關(guān)的。

3)隱含層：本發(fā)明選擇一層的隱含層，隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)通過式(2)確定：

式中，d為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，c為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a是常數(shù)，取值范圍[1,10]；

4)傳遞函數(shù)：根據(jù)本發(fā)明數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇非線性傳函。

5)輸入數(shù)據(jù)歸一化：由于目標(biāo)幾個(gè)特征的數(shù)值大小和量綱不同，如果直接將它們組合起來(lái)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象，所以在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)計(jì)算前，需要將原始的數(shù)據(jù)歸一化，本發(fā)明以式(3)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理：

式中，xi——第i個(gè)輸入數(shù)據(jù)；xi′——第i個(gè)輸入數(shù)據(jù)歸一化后的結(jié)果；maxx——輸入向量最大值；minx——輸入向量最小值。

6)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本

訓(xùn)練樣本：以雷達(dá)目標(biāo)信息進(jìn)行測(cè)試，樣本表示為x＝[rr,br,sr,cr,ρr]；

測(cè)試樣本：以ais目標(biāo)訓(xùn)練bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此輸入向量為x＝[ra,ba,sa,ca,ρa(bǔ)]；

7)通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出結(jié)果y，當(dāng)y>t時(shí)，則雷達(dá)目標(biāo)與ais目標(biāo)是同一目標(biāo)，否則雷達(dá)目標(biāo)與ais目標(biāo)不是同一目標(biāo)如果匹配率小于閾值時(shí)，該雷達(dá)目標(biāo)與ais目標(biāo)無(wú)法融合，如果沒有雷達(dá)目標(biāo)或是雷達(dá)目標(biāo)匹配率低于閾值，放棄為該ais目標(biāo)尋找匹配的雷達(dá)目標(biāo)。

8)當(dāng)ais目標(biāo)與雷達(dá)目標(biāo)融合，且該雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，該ais目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)作為雷達(dá)目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過計(jì)算實(shí)際輸出與期望的輸出的均方誤差調(diào)整權(quán)值，以達(dá)到均方誤差最小的目的。本發(fā)明實(shí)施例利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性，總體統(tǒng)計(jì)雷達(dá)目標(biāo)與ais目標(biāo)的位置、航速、航向、形狀比等一系列特征，綜合判定這些特征最相近的實(shí)現(xiàn)融合?，F(xiàn)有技術(shù)中采用位置相近來(lái)判定，當(dāng)位置無(wú)法判定時(shí)在結(jié)合航速和航向進(jìn)一步判定的方法，需要對(duì)每個(gè)判據(jù)設(shè)定一個(gè)合適的閾值，再給出各個(gè)判據(jù)優(yōu)先級(jí)，當(dāng)閾值不合理或是優(yōu)先級(jí)不合適時(shí)，會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤，例如當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)交錯(cuò)重疊現(xiàn)象時(shí)，距離最小的不一定就是該ais對(duì)應(yīng)的目標(biāo)。而本發(fā)明實(shí)施例采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不用對(duì)每個(gè)特征設(shè)定閾值，不用事先給出哪個(gè)特征優(yōu)先級(jí)高或優(yōu)先級(jí)低，它會(huì)綜合計(jì)算每個(gè)特征的誤差。如圖2所示，下面通過一個(gè)具體實(shí)施例來(lái)具體說(shuō)明構(gòu)建的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)參數(shù)：

當(dāng)接收到客戶端發(fā)送的雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)融合指令之后，按照雷達(dá)目標(biāo)列表中跟蹤目標(biāo)為中心，在其跟蹤波門內(nèi)進(jìn)行搜索匹配；根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)不同，選擇不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)后目標(biāo)跟蹤狀態(tài)初步分出兩類：一是跟蹤波門內(nèi)有且僅有一個(gè)點(diǎn)跡即所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，二是跟蹤波門內(nèi)不止有一個(gè)點(diǎn)跡或是多個(gè)跟蹤波門相交即所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

第一種情況保存當(dāng)前幀雷達(dá)目標(biāo)的距離rr、方位br和估計(jì)的航速sr和航向cr、點(diǎn)跡的長(zhǎng)lr和寬wr以及當(dāng)前時(shí)刻t，根據(jù)時(shí)刻t，采用步驟(2)對(duì)ais時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到與雷達(dá)目標(biāo)對(duì)應(yīng)時(shí)刻的目標(biāo)的經(jīng)緯度和航速、航向、船的長(zhǎng)寬，在進(jìn)行坐標(biāo)變換，換算成與相應(yīng)的距離ra、方位ba、航速sa、航向ca、船長(zhǎng)la和船寬wa。

第二種情況則保存該目標(biāo)未出現(xiàn)該情況之前3幀的數(shù)據(jù)。如果某跟蹤目標(biāo)的波門一直與其他跟蹤波門相交，則保存最近3幀的數(shù)據(jù)。如果是多個(gè)跟蹤目標(biāo)一直僅與一個(gè)點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)時(shí)，沒有僅與一個(gè)點(diǎn)跡互聯(lián)的情況，則把多個(gè)目標(biāo)看做一個(gè)目標(biāo)，也保存最近3幀數(shù)據(jù)。

然后，分別計(jì)算ais目標(biāo)形狀比ρa(bǔ)和雷達(dá)目標(biāo)的形狀比ρr；

構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體如下：

每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)決定，分以下兩種情況選擇雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本：

√如果雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，輸入向量為x＝[rr,br,sr,cr,ρr]，則輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)是5，輸出層為1，則隱含層根據(jù)式(2)計(jì)算，通過多次嘗試，隱含層取6時(shí)性能最優(yōu)，如圖3所示；

√如果不是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，會(huì)取其之前一一對(duì)應(yīng)狀態(tài)下3幀數(shù)據(jù)，因?yàn)樾螤畋仁遣蛔兊模斎胂蛄繛閤＝[rr1,rr2,rr3,br1,br2,br3,sr1,sr2,sr3,cr1,cr2,cr3,ρr]，則輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)13，輸出層神經(jīng)元為1，隱含層為8個(gè)。

傳遞函數(shù)：選擇log-sigmoid型函數(shù)，其表達(dá)式如式(8)所示：

目標(biāo)值：把類別簡(jiǎn)化為兩類，同一目標(biāo)和非同一目標(biāo)，因此輸出值為1。

根據(jù)上述方法建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由式(9)計(jì)算輸出值：

式中，xi——輸入量；zk——輸出量；ω——每層的權(quán)值，初始值一般在[0,1]內(nèi)取隨機(jī)數(shù)；d——輸入量維數(shù)；nh——隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。再根據(jù)輸出量和目標(biāo)值的均方差，反向調(diào)整隱含層和輸出層的權(quán)值以及輸入層和隱含層之間的權(quán)值，直到輸出量和目標(biāo)值的誤差小于設(shè)定的閾值，表明該bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成。

樣本測(cè)試。以ais目標(biāo)數(shù)據(jù)為測(cè)試樣本，根據(jù)雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)狀態(tài)判斷測(cè)試樣本的維數(shù)，即數(shù)據(jù)互聯(lián)一一對(duì)應(yīng)時(shí)，因采用當(dāng)前時(shí)刻的ais的位置等信息，如x＝[ra,ba,sa,ca,ρa(bǔ)]；當(dāng)非一一對(duì)應(yīng)時(shí)，x＝[ra1,ra2,ra3,ba1,ba2,ba3,sa1,sa2,sa3,ca1,ca2,ca3,ρa(bǔ)]。根據(jù)上步訓(xùn)練完成的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)生一系列的權(quán)值ω，由式(9)計(jì)算輸出結(jié)果y。當(dāng)y≥t時(shí)，則雷達(dá)目標(biāo)與ais目標(biāo)是同一目標(biāo)，當(dāng)跟蹤波門內(nèi)出現(xiàn)兩個(gè)ais目標(biāo)輸出結(jié)果都大于t時(shí)，取結(jié)果接近1的ais目標(biāo)與該雷達(dá)目標(biāo)融合；當(dāng)y<t時(shí)，即使跟蹤波門內(nèi)僅有一個(gè)ais目標(biāo)，兩者也不融合，本發(fā)明中t＝0.6。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，具體包括：

將所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以米為數(shù)據(jù)單位的位置坐標(biāo)。本實(shí)施例中，由于ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的ais目標(biāo)位置信息的數(shù)據(jù)單位是經(jīng)緯度，而雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的ais目標(biāo)位置信息的數(shù)據(jù)單位為米，因此，將所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以米為數(shù)據(jù)單位的位置坐標(biāo)。其中，兩者的航速單位為節(jié)(kn)。

具體可根據(jù)式(4)～式(6)把經(jīng)緯度變換距離r和方位值b：

式中，lat——緯度，lon——經(jīng)度，單位是度；r——地球半徑，6371km。

根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)幀的時(shí)間長(zhǎng)度對(duì)所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)的進(jìn)行時(shí)間插值。本實(shí)施例中，ais目標(biāo)根據(jù)其航速大小，發(fā)送ais數(shù)據(jù)的頻率不同。因此，需要按照所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的一幀數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度對(duì)ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)的時(shí)間進(jìn)行插值。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于ais是根據(jù)船舶的航速快慢決定發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔的，通常有以下時(shí)間間隔，2s，3.33s，6s，10s和3分鐘，雷達(dá)一幀時(shí)間間隔約2s，因此大于2s需要插值，本發(fā)明采用加權(quán)插值法，如式(7)所示：

式中，t^*——待插值數(shù)據(jù)的時(shí)間，t(n-1)和t(n)是t^*之前和之后接收到ais數(shù)據(jù)的時(shí)間，x(n-1)，x(n)這兩個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

通過上述方法，ais目標(biāo)和雷達(dá)目標(biāo)融合成功，且該雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)時(shí)處于多對(duì)一情況時(shí)，用ais目標(biāo)的位置信息來(lái)代替與雷達(dá)目標(biāo)當(dāng)前幀位置。這是因?yàn)閍is位置信息的精度高于雷達(dá)目標(biāo)，當(dāng)通過雷達(dá)跟蹤無(wú)法準(zhǔn)確判斷時(shí)，通過融合ais目標(biāo)位置信息可提高雷達(dá)目標(biāo)的精度。

對(duì)于方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明實(shí)施例并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā)明實(shí)施例，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說(shuō)明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作并不一定是本發(fā)明實(shí)施例所必須的。

圖4示意性示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。參照?qǐng)D4，本發(fā)明實(shí)施例的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合裝置具體包括數(shù)據(jù)獲取模塊301、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊302、計(jì)算模塊303、模型訓(xùn)練模塊304以及目標(biāo)融合模塊305，其中，所述的數(shù)據(jù)獲取模塊301，用于獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)；所述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊302，用于對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，得到坐標(biāo)和時(shí)間統(tǒng)一后的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)數(shù)據(jù)；所述的計(jì)算模塊303，用于根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)分別確定雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比；所述的模型訓(xùn)練模塊304，用于將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述的目標(biāo)融合模塊305，用于根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比進(jìn)行匹配，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合。

本發(fā)明實(shí)施例中，所述數(shù)據(jù)獲取模塊301，具體包括獲取單元、判定單元和確定單元，其中：所述的獲取單元，用于在接收到目標(biāo)融合指令之后，以所述雷達(dá)目標(biāo)為中心，在所述雷達(dá)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的跟蹤波門區(qū)域內(nèi)獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，并獲取時(shí)間相對(duì)應(yīng)的相同數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀；所述的判定單元，用于判定所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)是否為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；所述的確定單元，用于當(dāng)所述判定單元的判定結(jié)果為所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，將所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)；

進(jìn)一步地，所述獲取單元，還用于當(dāng)所述判定單元的判定結(jié)果為所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)不為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，獲取所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀，將其作為所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)，并獲取所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀之前的第二預(yù)設(shè)數(shù)量的ais目標(biāo)數(shù)據(jù)幀將，將其作為所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例中，所述目標(biāo)融合模塊305，還用于當(dāng)匹配度小于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，擴(kuò)大所述跟蹤波門區(qū)域查找與所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度大于預(yù)設(shè)閾值的第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)；并在不存在所述第二雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，放棄對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)執(zhí)行融合操作。

本發(fā)明實(shí)施例中，所述目標(biāo)融合模塊305，具體用于若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，且所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)互聯(lián)非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，將所述ais目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)確定為所述雷達(dá)目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)。

對(duì)于裝置實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。

此外，本發(fā)明另一實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：殼體、處理器、存儲(chǔ)器、電路板和電源電路，其中，所述電路板安置在所述殼體圍成的空間內(nèi)部，所述處理器和所述存儲(chǔ)器設(shè)置在所述電路板上；所述電源電路，用于為所述電子設(shè)備的各個(gè)電路或器件供電；所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)可執(zhí)行程序代碼；所述處理器通過讀取所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的可執(zhí)行程序代碼來(lái)運(yùn)行與可執(zhí)行程序代碼對(duì)應(yīng)的程序，以用于執(zhí)行以下步驟：獲取雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)；對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)初始數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)和時(shí)間的統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，得到坐標(biāo)和時(shí)間統(tǒng)一后的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和ais目標(biāo)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)分別確定雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比；將所述雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述ais目標(biāo)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)形狀比進(jìn)行匹配，若匹配度大于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)所述雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)進(jìn)行融合。

本發(fā)明實(shí)施例提供的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法及裝置，針對(duì)可能出現(xiàn)的交錯(cuò)重疊現(xiàn)象，結(jié)合雷達(dá)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)，提出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的雷達(dá)與ais目標(biāo)融合方法，該方法除了依據(jù)位置、航速和航向信息外，還考慮了雷達(dá)目標(biāo)和ais目標(biāo)的目標(biāo)形狀比信息，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，進(jìn)而有效地提高雷達(dá)與ais目標(biāo)融合的正確率。

以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性的勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。

通過以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到各實(shí)施方式可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過硬件?；谶@樣的理解，上述技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，如rom/ram、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行各個(gè)實(shí)施例或者實(shí)施例的某些部分所述的方法。

此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任意之一都可以以任意的組合方式來(lái)使用。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。