0 引　言

近年来，自动化设备和信息化技术在船舶领域的应用越来越广泛，针对船舶导航与通信技术的电气自动化设备的装机量不断提高，新兴的助航设备如AIS船舶自动识别系统、导航雷达等成为使用量最广泛的安全助航设备。AIS船舶自动识别系统和导航雷达在导航信息采集、信号处理等方面各有优、缺点，将两者进行深度融合成为一项非常有必要的措施。

本文结合船舶避碰过程的数学模型，重点研究AIS船舶自动识别系统和导航雷达的数据融合技术^[1]，包括AIS信号的解算、数据融合算法、时间、坐标和航迹关联融合等，可以有效地将AIS船舶自动识别系统和导航雷达的优点集中起来，提高船舶导航系统的性能。

1 船舶障碍避让的数学模型

在船舶避碰领域中，影响船舶发生碰撞危险的要素有很多，包括船舶载重、长、宽、吃水量等静态参数，和船舶航行速度、航行方向、相对速度等动态参数。

在进行海上船舶的避碰分析时，将整个避碰过程分为3个阶段：

船舶会遇阶段：对方船只进入会遇范围，采集船舶的动态参数和静态参数；

判断阶段：确定两船的安全距离，判断碰撞风险；

控制阶段：采取避碰措施。

建立船舶避碰过程的运动坐标系如图1所示。

避碰过程需要采集的参数包括：

1）速度矢量

本船速度矢量为：

$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{V_{ox}} = {V_o} \cdot \sin {C_o}}，\\ {{V_{oy}} = {V_o} \cdot \cos {C_o}} 。\end{array}} \right. $

目标船只的速度矢量为：

$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{V_{TX}} = {V_T} \cdot \sin {C_T}}，\\ {{V_{TY}} = {V_T} \cdot \cos {C_T}} 。\end{array}} \right. $

式中： $ {V_{ox}} $ ， $ {V_{oy}} $ 为本船的航行速度 $ {V_o} $ 在2个坐标轴方向的分量； $ {C_o} $ 为本船的航向角； $ {V_{TX}} $ ， $ {V_{TY}} $ 为本船的航行速度 $ {V_T} $ 在2个坐标轴方向的分量； $ {C_T} $ 为目标船只的航向角。

2）相对速度矢量

$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{V_{Rx}} = {V_{TX}} - {V_{ox}}}，\\ {{V_{Ry}} = {V_{TY}} - {V_{oy}}} 。\end{array}} \right.$

相对速度的大小为 $ {V_R} = \sqrt {{V_{RX}}^2 + {V_{RY}}^2} $ ，方向为 $ {C_R} = \arctan \dfrac{{{V_{RX}}}}{{{V_{RY}}}} $ 。

3）两船距离

$ {l_{ab}} = \sqrt {{{\left( {{x_T} - {x_o}} \right)}^2} + {{\left( {{y_T} - {y_o}} \right)}^2}} 。$

4）会遇转角

两船的会遇转角表示为：

$ \sin \alpha = \frac{{{l_{ab}}}}{{{R_1}}} ，$

$ \alpha = \arctan \frac{{\sin ({C_0} + {\alpha _1}) - \sin \theta }}{{\cos ({C_T} + {\alpha _2}) + \sqrt {\dfrac{1}{2}{{\sin }^2}\theta } }}。$

式中： $ \alpha $ 为交叉相遇的转角； $ {\alpha _1}/{\alpha _2} $ 分别为2艘船的相对转向角； $ {l_{ab}} $ 为2艘船之间的距离； $ \theta $ 为交叉角。

5）最近会遇距离和会遇时间

$ \begin{gathered} {D_C} = D \times \sin \left( {{C_R} - B} \right)，\hfill \\ {T_C} = \frac{{D \times \cos \left( {{C_R} - B} \right)}}{{{V_R}}} 。\hfill \\ \end{gathered} $

2 基于AIS和雷达数据融合的船舶避碰技术 2.1 AIS系统原理和信号解算

典型的AIS系统^[2]包括VHF发送/接收机、信号处理器、通信接口、显示终端等，系统结构图如图2所示。

在AIS系统中，信号处理器是系统的核心，其功能包括：

1）AIS信号处理器的存储单元负责存储本船识别码、船型、航迹等静态信息和船舶航行速度、方位船舶吃水等动态信息；

2）进行静态信息和动态信息的分析与处理，获取船舶的航行状态；

3）接收来自AIS系统VHF天线的信息，这些信息包括来自周围船舶的航行数据、地面基站的航行数据等，进行VHF信息的解码和存储；

4）将处理后的VHF信息以及船舶自身的静态和动态信息进行编码，并通过VHF天线发送至周围船舶和基站。

5）将本船和附近船舶的AIS数据发送至AIS终端显示器，供用户查阅和读取。

AIS船舶自动识别系统的通信协议为IEC61162，输出和输入接口采用RS232/485，信号发送方式为异步串行方式，信号的波特率为38500 bit^[3]，数据报文分为明码和暗码2种。

AIS系统的数据报文如图3所示。

2.2 AIS系统和雷达系统的信号互补特性

AIS系统和雷达系统信号具有互补特性，主要体现在：

1）目标跟踪的精度和稳定性

雷达系统在进行目标跟踪时，由于自身技术的限制，目标跟踪过程中存在盲区，且雷达系统的信号探测易受海上不良气象条件的影响，比如恶劣气象、海况等，导致雷达接收信号的分辨率低，目标跟踪精度差。AIS系统恰好能弥补雷达系统目标跟踪的缺陷，为用户提供更加丰富且精度较高的目标跟踪信息。此外，AIS系统的稳定性较高，不易受客观环境的影响，不存在目标跟踪的盲区。

2）探测范围

AIS系统是一种无源设备，不受数据传输距离的限制，可在空间范围内进行障碍绕行，从而能够探测雷达系统探测不到的区域，比如被礁石等障碍物遮蔽的小船等。同时，AIS系统也存在一定的局限性，只能对安装了AIS设备的目标进行跟踪和探测。雷达系统通过发射和接收雷达电磁波进行目标探测，不需要被测目标装载雷达设备。因此，雷达系统也可探测岛屿、航标等静止的设施等。

3）避碰信息解算

在船舶发生会遇状态时，如果仅仅依靠雷达系统进行参数解算，那需要采集和处理的数据非常多，这些静态和动态参数的采集和解算需要消耗大量的时间。采用AIS系统配合雷达系统就可以提高避碰信息采集和解算的效率，AIS系统可直接获取安装该设备终端的目标船数据，采集会遇避碰所需要的参数要素，确保船舶会遇的安全性。

2.3 AIS系统和雷达系统的信号融合算法

本文是将AIS系统和雷达系统进行信号融合，提升导航系统精度，信号融合整体流程如图4所示。

1）坐标变换

AIS系统和雷达采用不同的坐标系对目标位置描述，AIS的位置信息使用地球坐标系表示，原点为地球中心，OZ轴指向北极，OX轴指向本初子午线，OY轴地心指向赤道，而雷达系统的目标位置在空间中以极坐标形式表示^[4]。

为了提高坐标转换的效率，建立雷达与AIS系统的位置坐标系如图5所示。

当目标船舶的方位角为 $ {\theta _t} $ ，则目标在雷达坐标系中表示为：

$ \left\{ \begin{gathered} x = \rho \sin {\theta _t}，\hfill \\ y = \rho \cos {\theta _t}。\hfill \\ \end{gathered} \right. $

雷达探测的距离方差为 $ {\sigma _l} $ ，角度方差为 $ {\sigma _s} $ ，可得目标位置的雷达系统探测的误差为：

$ \begin{gathered} {\sigma _l} = {\sigma _0}\cos {\theta _t} + \rho \sin {\theta _t}，\hfill \\ {\sigma _s} = {\sigma _0}\sin {\theta _t} + \rho \cos {\theta _t} 。\hfill \\ \end{gathered} $

目标的极坐标形式为 $ \left( {\rho ,{\theta _t}} \right) $ 。

目标船舶在AIS系统的目标位置为 $ \left( {{x_0},{y_0},{z_0}} \right) $ ，可得AIS系统与雷达系统的目标坐标转换矩阵：

$ {\left( {{x_0},{y_0},{z_0}} \right)^{\rm{T}}} = \left[ \begin{array}{c} \cos {\theta _t} \\ 1 \\ \sin {\theta _t} \\ \end{array} \right] \times {\left( {\rho ,{\theta _t}} \right)^{\rm{T}}} \times \left[ \begin{gathered} {\sigma _l} \hfill \\ {\sigma _s} \hfill \\ \end{gathered} \right] 。$

2）时间关联

由于雷达系统的扫描周期与AIS系统不同，因此，需要进行时间配准，建立时间配准阈值为：

$ \left| {{t_{ais}} - {t_{radar}}} \right| < C。$

式中： $ {t_{ais}} $ 为AIS系统的信号扫描周期， $ {t_{radar}} $ 为雷达系统的信号扫描周期，C为阈值。

3）信号滤波

采用高斯低通滤波器进行AIS和雷达系统的信号滤波，滤波器的模型如下式：

$ H(f) = \exp \left[ { - \left(\frac{{\ln 2}}{2}\right){{\left(\frac{f}{{\text{B}}}\right)}^2}} \right] ，$

式中：B为滤波的带宽^[5]， $ f $ 为滤波频率。

滤波器的响应特性方程为：

$ h(t) = \frac{{\sqrt {\text{π}} }}{\alpha }\exp \left[ { - {{\left( {\frac{\text{π}}{\alpha }t} \right)}^2}} \right] ，$

其中， $ \alpha = \sqrt {\dfrac{{\ln 2}}{2}\dfrac{1}{B}} $ 。

图6经过高斯滤波器后的信号时域与频域曲线图。

4）航迹关联

采用线性插值法进行2个系统的航迹关联，定义 $ x\left(t_{t}\right) / y\left(t_{t}\right) $ 为当前时刻AIS系统和雷达系统的航迹，可得航迹关联模型为：

$ \left\{ \begin{gathered} x\left( k \right) = x\left( {{t_i}} \right) + \sin \left( {S\left( {{t_i}} \right) \cdot \left( {t - {t_i}} \right)} \right) ，\hfill \\ y\left( k \right) = y\left( {{t_i}} \right) + \cos \left( {S\left( {{t_i}} \right) \cdot \left( {t - {t_i}} \right)} \right) 。\hfill \\ \end{gathered} \right. $

式中， $ S\left( {{t_i}} \right) $ 为当前时刻 $ {t_i} $ 的融合航迹。

本文分别采集使用融合算法和未使用融合算法的船舶航迹，得到船舶避碰过程的航迹数据采集对比曲线如图7所示。

3 结　语

从会遇船舶的避碰运动建模出发，分别研究AIS系统和雷达系统的信号特性，从信号过滤、坐标转换、时间和航迹配准等方面实现了船舶AIS系统和雷达系统的数据融合，显著提升了船舶避碰系统的信号采集精度。