[发明专利]基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统及其实现方法有效
申请号: | 201911145720.6 | 申请日: | 2019-11-21 |
公开(公告)号: | CN110954902B | 公开(公告)日: | 2023-06-30 |
发明(设计)人: | 王晓原;夏媛媛;姜雨函;朱慎超;张兰;王曼曼;张露露;孙懿飞 | 申请(专利权)人: | 智慧航海(青岛)科技有限公司 |
主分类号: | G01S13/937 | 分类号: | G01S13/937;G01S13/91;G01S13/92;G01S13/87;G01S7/41;G01S13/00 |
代理公司: | 北京易捷胜知识产权代理有限公司 11613 | 代理人: | 齐胜杰 |
地址: | 266200 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 岸基 雷达 智能 船舶 协同 感知 系统 及其 实现 方法 | ||
1.一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统的实现方法,其特征在于,基于收发模块、数据处理模块和岸基控制中心,包括以下步骤:
步骤S1、收发模块获取智能船舶感知系统的感知信息和链状岸基雷达系统的监测信息;
步骤S2、数据处理模块对所述感知信息和所述监测信息进行预处理,并根据预处理的感知信息和监测信息,获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计;
步骤S3、数据处理模块根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计和支持度函数,获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度;依据所述智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度,获得智能船舶感知系统的权值因子和链状岸基雷达系统的权值因子;
步骤S4、数据处理模块根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计以及所述智能船舶感知系统的权值因子、所述链状岸基雷达系统的权值因子,进行加权融合,获得第一融合数据;对第一融合数据进行滤波估计,获得第二融合数据;
步骤S5、岸基控制中心接收并存储所述第二融合数据,基于所述第二融合数据进行分析和处理,向智能船舶传递指令;
所述根据预处理的感知信息和监测信息,获得感知信息的无偏估计和监测信息的无偏估计,包括:
其中,θ1为船舶感知系统无偏估计的权重,θ2为链状岸基雷达系统无偏估计的权重;x1为感知信息的无偏估计,x2为监测信息的无偏估计;为对x1、x2进行融合的数据,i=1,2;
所述根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计和支持度函数,获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度,包括:
ⅰ、根据所述感知信息的无偏估计和所述监测信息的无偏估计获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵
其中,i=1,2,j=1,2;
ⅱ、根据智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的相对距离矩阵和支持度函数,获得智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度矩阵SupMat(k);
所述支持度函数为:
其中,
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述感知信息和所述监测信息进行预处理,包括:
对所述感知信息和所述监测信息依次进行时间配准、空间配准和剔除野值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据所述智能船舶感知系统与链状岸基雷达系统之间的支持度,获得智能船舶感知系统的权值因子w1(k)和链状岸基雷达系统的权值因子w2(k),包括:
λL=SupMat(k)×L
L=[l1 l2]T
其中,max(|λ|)为支持度矩阵SupMat(k)的最大模特征值;l1、l2为非负数;wi(k)为权值因子,i=1,2。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述感知信息的无偏估计、所述监测信息的无偏估计以及所述智能船舶感知系统的权值因子、所述链状岸基雷达系统的权值因子,进行加权融合,获得第一融合数据,包括:
其中,为第一融合数据,w1(k)为船舶感知系统的权值因子;w2(k)为链状岸基雷达系统的权值因子。
5.一种基于岸基雷达的智能船舶协同感知系统,其特征在于,用于实现权利要求1至4任一项所述的方法。
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