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综合船桥系统中基于电子海图的导航信息融合技术研究
| 论文题名： | 综合船桥系统中基于电子海图的导航信息融合技术研究 |
| 关键词： | 电子海图;BP神经网络;遗传算法;综合船桥系统;导航信息融合技术 |
| 摘要： | 随着海运事业的发展，海上交通日益繁忙，对船舶导航提出了更高的要求，船舶上的多个导航系统更是加大导航数据的复杂性，如何提高导航精度成为一个亟需解决的问题。本文依托国家高技术船舶科研计划工程“综合船桥系统研制”项目和综合船桥系统研究及产业化武汉市重大科技产业化专项项目，通过对国内外文献资料的查阅和总结，将船舶上的多个导航设备输出的信息进行融合，生成新的导航信息，提高信息准确度，以便更好地为船舶进出港引航、避碰服务。 本文首先介绍了传统的信息融合技术和神经网络理论，尤其是BP(BackPropagation)神经网络，由于BP算法存在着不足，采用遗传算法(GA，GeneticAlgorithm)进行优化，得到GABP算法。分析了AIS(AutomaticIdentificationSystem)和雷达信息融合的必要性后，针对AIS和雷达信息融合模型中的核心内容，即目标关联问题，使用GABP建立目标关联模型，判断和确定了关联目标后，建立AIS和雷达的融合模型。 针对信息融合发展的新趋势，以电子海图的显示为平台，在AIS和雷达导航系统的信息基础上，组建信息融合系统。该系统首先加载电子海图，借助Yima公司提供的YimaEncSDK组件显示海图，分析AIS和雷达的数据，然后建立信息融合模型，并借助于Yima公司为ECDIS应用系统提供的组件YimaEncSDK在VisualStudio(.)开发平台下进行了系统的仿真实验，验证了该算法的实用性、可靠性、有效性。 研究内容如下所示: (1)介绍了电子海图的组成及主要功能。 (2)结合信息融合的发展状况，分析了信息融合的主要方法，确定了对AIS和雷达的信息进行融合，分析了信息融合的可行性和融合后的优点。 (3)对BP神经网和遗传算法作了相应的分析，针对BP神经网的限制与不足，使用遗传算法优化BP神经网络，提出了GABP算法。对导航数据在时间上和坐标上进行预处理，设计了航迹关联模型和关联算法，得到成关联对的AIS和雷达数据，将关联对数据按照设计的融合模型进行融合。 (4)实验系统仿真。利用Yima公司提供的组件YimaEncSDK，在VisualStudio2008集成开发环境下，使用VC++语言进行开发，将信息融合后的结果显示在电子海图上，验证了GABP算法的有效性与实用性。 |
| 作者： | 刘荣兰 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 许毅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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