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内河环境下海事导航雷达目标自动跟踪技术研究
| 论文题名： | 内河环境下海事导航雷达目标自动跟踪技术研究 |
| 关键词： | 海事雷达;船舶导航;目标自动跟踪;图像处理;滤波算法 |
| 摘要： | 近年来，内河交通发展迅速，由于雷达在恶劣天气条件下依然正常工作，可以实时监测到受监测目标的方位、距离和速度，所以被广泛应用于船舶的定位、导航、监控、避碰，是现代化船舶上必备的船载海事设备。 随着我国经济的发展，形成大量的繁忙水域，典型的包括上海吴淞口水域、长江南通航道水域、长江武汉航道水域等，给管理带来很大的挑战。海事导航雷达由于遮蔽与多路径效应等先天问题，雷达并不能保证雷达影像可以完全反映真实的航道情况。主要问题包括：虚假目标十分常见；航道狭窄，船舶尺寸差异大，运动交汇带来的相互遮蔽较为普遍，造成管理上的困扰；大量雷达跟踪目标，并不一定具备相同的监管价值，多数正常航行的船只并不需要额外关注。因此，研究在内河环境下海事导航雷达自动跟踪技术具有着重要的实际意义和应用价值。 本文结合内河环境下海事导航雷达的特点，开发了一套完整的雷达图像处理算法，并研究了目标甄别方法。本论文主要研究内容如下： （1）为从雷达图像中有效地提取航行目标，结合图像处理里的二值化算法，利用全局阈值二值化算法和局部阈值二值化算法中典型算法对获取的雷达图像进行处理、对比、分析。根据处理结果，分析了不同算法结果产生的原因，对比了不同算法的优劣程度。 （2）本文详细介绍了α-β滤波和kalman滤波跟踪技术，并根据图像提取中获得的航行目标而进一步的，对两种滤波算法的跟踪性能和目标航行轨迹的收敛性能进行了分析。 （3）介绍了搭建的硬件和软件实验平台，对实验效果和实际轨迹跟踪进行测试，使用的滤波算法对内河环境下雷达目标跟踪达到预期的功能。 （4）对跟踪后的目标进行进一步甄别，研究一套类似于人工的鉴别智能，对雷达标绘目标，也就是ARPA目标进行二次甄别，识别其真实性，有效提高ARPA雷达的实用性，利用人工智能聚类算法，实现对雷达ARPA目标地高效分类，其分类结果和观测结果具有较高的一致性。 （5）对本文研究工作进行了总结，并对未来的研究方向、发展趋势以及内河环境下跟踪算法问题进行了展望和建议。 |
| 作者： | 刘潼 |
| 专业： | 智能交通工程 |
| 导师： | 初秀民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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