【摘 要】
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渔船作为重要的海上作业设施,随着海上作业日益增多,海上交通日益复杂,渔船违规作业时有发生,仅通过单一渔船轨迹数据探测设备已无法满足相关执法者对海洋渔业船舶捕捞的监督管理工作。船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）与自动雷达标绘仪（Automatic Radar Plotting Aid,ARPA）为主要获取渔船轨迹的探测设备,为了获得渔船精准且完
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渔船作为重要的海上作业设施,随着海上作业日益增多,海上交通日益复杂,渔船违规作业时有发生,仅通过单一渔船轨迹数据探测设备已无法满足相关执法者对海洋渔业船舶捕捞的监督管理工作。船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）与自动雷达标绘仪（Automatic Radar Plotting Aid,ARPA）为主要获取渔船轨迹的探测设备,为了获得渔船精准且完整的运行轨迹,从而分析渔船行为,为渔船监管提供重要依据。本文针对渔船AIS与ARPA信息融合的方法展开了深入研究,主要研究工作如下:1.基于时空约束和三角形迭代划分的渔船AIS与ARPA轨迹匹配算法:针对现有的轨迹相似度匹配算法用于渔船AIS与ARPA轨迹匹配时存在复杂度高、效率低等问题,提出基于时空约束和三角形迭代划分的渔船AIS与ARPA轨迹匹配算法TSC-TIP（Temporal and Spatial Constraint-Triangle Iterative Partitioning）。首先采用时空约束法筛选出ARPA目标时空约束范围内的AIS数据;其次采用三角形相似算法选择与AIS数据具有相似特征点的APRA轨迹数据;最后设计了子轨迹迭代划分法迭代地将每条轨迹划分为两条子轨迹并采用三角形相似法对子轨迹进行迭代筛选。为验证算法的性能,用渔船的真实AIS轨迹数据和ARPA轨迹数据进行了试验,结果表明:与基于经典距离的相似性度量方法相比,提出的TSC-TIP算法在不影响匹配准确率的前提下,匹配时间减少了95%。2.基于扩展卡尔曼滤波的渔船AIS与ARPA轨迹融合算法:针对现有的轨迹融合方法在轨迹数据丢失时,造成融合后轨迹失真的问题。提出了基于扩展卡尔曼滤波的渔船AIS与ARPA轨迹融合算法。首先采用简单融合结构将AIS轨迹与ARPA轨迹统一到同一条时间线上,实现AIS轨迹与ARPA轨迹的拼接,解决了单一轨迹数据丢失的问题;其次在简单融合的基础上通过线性插值补全缺失点,拟合出一条具有等时间间隔的完整观测轨迹。最后建立渔船运动学模型,通过扩展卡尔曼滤波充分利用渔船轨迹信息中航向和航速信息来修正观测轨迹,从而减小简单融合中原始AIS轨迹点、原始ARPA轨迹点以及线性插值点所带来的误差。实验结果表明该算法能够有效解决AIS与ARPA轨迹数据局部丢失所造成的轨迹融合问题,具有较好的鲁棒性。3.基于Spring boot和Vue的渔船AIS与ARPA轨迹融合系统:目前大部分渔船轨迹平台只采用AIS轨迹数据作为渔船轨迹数据来源,当此设备出现轨迹数据缺失时,会造成目标渔船的丢失。针对此问题,设计了基于Spring Boot和Vue的渔船AIS与ARPA轨迹融合系统。为了使系统有更好的稳定性和可扩展性,该系统前端架构使用Vue框架,后端架构使用Spring boot框架。系统通过渔船轨迹匹配与轨迹融合算法将融合后的轨迹作为目标渔船的运行轨迹,从而解决了探测数据局部缺失时目标渔船会丢失的问题。为了更方便的为监管机构提供数据,在渔船AIS与ARPA轨迹融合的基础上,增加了渔船当前位置显示和渔船详细信息查询以及渔船历史轨迹展示等可视化操作的功能。
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