【摘 要】
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AIS和雷达是获得船舶航向、航速、位置等航行信息的重要设备，二者收集到的船舶航迹数据既有冗余又可互补。为了提高数据的可靠性，基于统计方法和模糊数学方法，设计出二级航迹数据关联及融合算法。在进行航迹数据关联时，先由基于统计的第一级关联准则对数据进行筛选，再由基于模糊数学的第二级关联准则从航向、航速、方位、距离四个因素进行综合评价，同时保证了算法的效率和准确率，数据融合采用基于最小方差原则的加权平均法
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金国际合作重点项目资助（51920105014）;国家自然科学基金青年项目资助（51809206）；
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AIS和雷达是获得船舶航向、航速、位置等航行信息的重要设备，二者收集到的船舶航迹数据既有冗余又可互补。为了提高数据的可靠性，基于统计方法和模糊数学方法，设计出二级航迹数据关联及融合算法。在进行航迹数据关联时，先由基于统计的第一级关联准则对数据进行筛选，再由基于模糊数学的第二级关联准则从航向、航速、方位、距离四个因素进行综合评价，同时保证了算法的效率和准确率，数据融合采用基于最小方差原则的加权平均法。借助MATLAB对设计的算法进行仿真验证，仿真结果证明该算法的运算效率和融合数据的准确率均有提升。
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