【摘 要】
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海洋安全是国家安全的重要组成部分,船舶目标监测是海洋安全保障的工作之一,对船舶目标跟踪与态势估计可以有效了解船舶航行动态和运动趋势。目前用于监测海上船舶的传感器主要有船舰自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）、高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）和合成孔径雷达（Synthetic Apertu
【基金项目】
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国家自然科学基金顶目“基于海上监视系统的非合作目标检测与类型识别方法研究（61362002）”
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海洋安全是国家安全的重要组成部分,船舶目标监测是海洋安全保障的工作之一,对船舶目标跟踪与态势估计可以有效了解船舶航行动态和运动趋势。目前用于监测海上船舶的传感器主要有船舰自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）、高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）等。本文在获取以上传感器数据后,利用相关数据处理软件对传感器数据进行预处理,在Py Charm编译器中,利用Python、HTML和Java Script语言进行逻辑编程,结合Py Qt5、My SQL以及百度地图API等工具,设计并实现船舶跟踪与态势估计仿真平台。论文主要完成的工作如下:1.完成仿真平台数据预处理,建立数据集。包括涉及船舶动向的AIS数据、HFSWR数据、气象和海浪数据。对HFSWR数据进行了杂波抑制、目标检测并完成点迹关联等工作,设计了一种改进的降维STAP算法对HFSWR中的海杂波进行抑制,杂波抑制效果明显;完成航迹跟踪及态势估计所需其他数据进行统计分析,获得船舶态势要素先验概率。2.搭建仿真平台数据库并设计仿真平台系统结构。使用数据库管理工具Navicat对My SQL进行可视化操作,构建了包含各个态势要素信息和数据分析结果的数据库;分析仿真平台的设计需求并搭建了仿真平台三层系统结构,包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。3.设计仿真平台实现算法。通过设计航迹起始、航迹关联和航迹跟踪滤波算法,实现了船舶航迹跟踪,并将航迹跟踪算法植入仿真平台业务逻辑层。设计了船舶态势估计模型,采用概率图算法求解船舶态势,并使用置信传播算法实现态势推理,获得船舶的意图态势、方向态势以及运动状态态势。4.编程实现仿真平台。在Windows10系统下使用Python、Java Script和HTML等混合编程,利用Py Qt5搭建平台框架,调用百度地图API作为地图显示,使用Pyecharts-gallery显示态势概率分布,实现船舶航迹跟踪和态势显示。
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