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ARPA算法是民用船舶导航雷达ARPA跟踪功能的核心算法,ARPA功能用于船舶避碰报警,它的可靠性和精确性直接关系到海上交通安全。本文主要阐述如何在现有ARPA算法的基础上对其加以改进,以提高ARPA算法的性能。本文第一部分首先对船舶导航雷达中ARPA的功能以及ARPA在在船舶避碰方面所起的作用做了简单的介绍,对ARPA算法的相关技术和现状进行了分析。接着对ARPA算法和雷达数据处理中涉及到的一些相关概念进行了讨论。介绍了量测、航迹、波门、跟踪、动态模型、目标机动、线性滤波等概念。第二部分首先对传统ARPA的原理、实现方式和ARPA算法中采用的数据处理流程做一个简单的介绍,然后提出了传统ARPA算法在实际使用中表现出的不足:1)传统ARPA算法在跟踪初始阶段以经验值作为默认的目标运动参数,在跟踪初期会导致长时间的目标运动参数存在较大偏差或者在跟踪初期很容易丢失目标。2)传统的ARPA算法假设目标做匀速直线运动,在目标预测位置上搜索目标,因此容易在目标做大范围转向时发生较大误差,进而导致误跟踪的发生或目标丢失。3)传统ARPA算法仅在目标波门范围内搜索跟踪目标,使得目标的量测位置和目标质心位置存在较大误差,这会导致目标运动参数的不精确。4)由于船舶导航雷达图像的不稳定,在目标做慢速运动或静止状态时,传统ARPA算法仍然会计算得出不停摆动的运动航向。这容易给雷达使用人员造成目标运动的假象。在分析了传统ARPA算法的各种不足和问题之后,第三部分提出了三点相应的改进措施和具体实现方法:首先是以目标上一轮的位置为中心建立波门,而不是在预测位置上建立波门。由于船舶航行速度较慢,因此以上一轮位置建立的波门中仍然可以搜索到目标。这样的做法一方面可以在ARPA算法初期不必借助于经验参数,而是可以通过初期的统计来得到目标运动参数;另一方面也可以降低目标做大范围转向时跟踪丢失的几率。其次目标航迹的获得是在搜索了目标全部边界点后再计算目标的量测位置。这样的做法和传统ARPA算法在波门内计算目标量测位置的做法相比,由于统计了目标的全部的边界坐标,因此可以适应不同形状的目标图像,从而更加精确的计算出目标的量测位置。第三点是在进行滤波计算前先将目标量测位置进行平滑处理,这样可以消除由于雷达图像的抖动而造成的数据的不稳定。通过对多轮的目标参数进行平均来得到较为稳定的数据,然后再进行滤波计算,可以提高数据的准确性。ARPA功能在船舶导航雷达中起到避碰预警的作用。对ARPA算法进行改进,使其能够更快更精确的得到目标的参数,提高预警的可靠性,增强其在船舶避碰方面的作用。