[发明专利]基于文法的舰船目标运动建模与仿真方法

说明书

本发明涉及一种基于文法的舰船目标运动建模与仿真方法，属于目标识别与仿真技术领域。本发明能够自动产生形式简洁、包含多个舰船目标且运动态势多变的海上舰船目标运动的情景。本发明建立了海上舰船目标运动的事件型情景模型，构建了参数化上下文无关文法的情景模型，用有限个文法规则，描述了舰船的运动轨迹。将舰船航行的初始状态、实体、事件、关系等因素的事件模型用文法来表示，再将文法模型进行推演，经过推演规则后，产生舰船情景推演树，进一步展开和丰富得到派生树作为情景框架。对情景框架进行读取和赋值后，产生多样、简洁且信息量大的情景，用一连串的事件能就能够表达出多目标舰船复杂的运动轨迹。

技术领域

本发明涉及一种基于文法的舰船目标运动建模与仿真方法，特别涉及基于文法的舰船目标的运动建模与仿真方法，属于目标识别与仿真技术领域。

背景技术

海上集成监视系统主要包括以各类雷达(岸基、船载、机载)组成的传感系统、通信系统和数据融合处理中心。主要是对近海区域、江河、湖泊、港口以及海峡等航道的船舶进行连续跟踪处理，其最终目的是对海上舰船的真实轨迹进行跟踪，并显示处于被监视海洋区域内各种类型不同的船舶目标。国家海上监视系统的成熟完善与否决定着其保卫领海安全、维护国家海洋权利、发展区域海洋经济的能力，也是提升海军作战能力、促进国家海军向科技化、信息化升级的关键环节。因此对海上舰船目标跟踪监视成为海上集成监视系统的首要任务。

已有的海上舰船目标的运动建模方法难以产生多样化的运动轨迹，难以反映舰船航行时的机动性，且产生的数据维度高。大多采用蒙特卡罗仿真方法，采用单一的运动模型，包括直线运动、马尔科夫运动模型。已有方法难以将不同的运动模型灵活的融合，生成的舰船轨迹难以反映真实舰船的航行情况，并且反映不出舰船目标运动的机动性。海上监视区域内舰船在一段时间内运动变化幅度大，且受到的干扰因素较多，这些复杂的态势运动构成了一个情景。已有的舰船运动模型产生的情景存在难以真实描述舰船运动的复杂性和多样性、数据量大、维度高等问题。

因此，对海上目标舰船运动建模与仿真，来产生逼真的实验情景、大量的测试数据对海上集成监视系统中舰船目标的跟踪监视非常重要，这对诸如目标跟踪算法的选型和改进、使用风险的合理规避并最终提高国家海上安全都意义重大。

发明内容

针对现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种基于文法的舰船目标运动建模与仿真方法，能够自动产生形式简洁、包含多艘舰船目标且运动态势多变的海上舰船目标运动的情景；且生成的舰船多为高机动目标，舰船航行运动状态改变丰富，能够模拟出一艘乃至数百艘移动目标在海域的不同运动状态下的情景，可以很好的体现出多艘舰船航行时，彼此之间产生的运动关系。

本发明所述的基于文法的舰船目标运动建模与仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：构建舰船目标运动模型：构建参数化上下文无关文法的情景模型，用有限个数的文法规则，来描述舰船的运动轨迹；

S2：构建文法模型：将舰船航行中的不确定因素，包括初始状态、实体、事件、关系事件模型，用上下文无关文法表示；

S3：推演文法模型：将文法模型进行推演，首先经过推演转换规则，产生舰船情景的推演树，再将推演树中包含的情景信息进一步展开和丰富，产生派生树作为情景框架；

S4：读取和赋值：对情景框架进行读取和赋值，将情景框架中每一艘舰船目标的运动态势字串读取出来，获得情景字串，对其中各个用终止符表示的参数进行赋值。

优选地，所述S1中，文法规则包括：

规则1：整个模型的建立从此语法开始，公式如下：

S-＞t(0)i₀(x)A(x)