随着国际航运市场的发展,船舶数量、单船吨位与通航密度不断增加,世界海上交通要道越来越拥挤,海上事故屡屡发生,给海上人命财产安全和海洋环境带来了巨大的威胁。雷达和AIS为船舶安全航行提供了有效的信息保障,但由于雷达和AIS自身的工作机理和环境的影响,在信息质量、信息可靠性等方面又存在着诸多的缺陷。研究分析表明,雷达和AIS的优点和缺陷具有很强的补偿性,这便是近年来雷达和AIS航迹融合处理课题研究的基本目的。本文充分采集船舶在实际航行环境中的雷达和AIS目标跟踪信息,并对这些信息进行特点分析、质量评价,根据雷达和AIS目标跟踪信息的内容和特点以及船舶实际航行环境和目标环境的特点,提出了一种多目标密集环境下基于多因素航迹点关联和基于历史航迹的航迹趋势关联算法,并采用基于航迹质量的加权算法进行航迹融合处理。主要研究内容包括如下几个方面。一、信息的预处理:本文针对各种传感器信息采集时间、时间基准、信息评价空间、信息的表征方法和标准等的不一致,在进行信息处理前,需要进行信息的准备,实现时间统一和对准、量纲统一和坐标统一。二、航迹关联处理:基于多因素的航迹关联算法的研究,提出一种在密集环境下基于多因素航迹点关联和基于历史航迹的航迹趋势关联算法,即先利用位置、航向、航速等多因素波门法进行初步关联评判,然后对满足初步关联条件的航迹目标运用航迹趋势关联算法进行最终关联判决。三、航迹融合处理:根据雷达和AIS目标跟踪信息的信息内容和特点,研究一种基于航迹质量的加权融合算法,该算法可根据航迹质量适时对加权系数进行调整,从而使融合处理后所获得的系统航迹比单一航迹的质量和可靠性更高。四、实验验证系统:利用实测的雷达和AIS航迹数据,对本文提出的算法的有效性和可用性进行实验分析,结果证明了算法的正确可行。