CN103837866B

CN103837866B - 一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法及***

Info

Publication number: CN103837866B
Application number: CN201410078614.1A
Authority: CN
Inventors: 鉴福升; 罗军; 曾浩; 徐勇; 胡英辉; 李洁; 李庶中; 张杨; 汪洋; 李越强
Original assignee: CHINESE PEOPLE'S LIBERATION ARMY 92232 TROOPS
Current assignee: CHINESE PEOPLE'S LIBERATION ARMY 92232 TROOPS
Priority date: 2014-03-05
Filing date: 2014-03-05
Publication date: 2016-01-20
Anticipated expiration: 2034-03-05
Also published as: CN103837866A

Abstract

本发明提供了一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法及***，所述方法包含：步骤101）采集岸对海雷达输出的点迹得到雷达点迹序列、采集岸对海雷达输出的航迹得到航迹序列，并采集AIS设备接收的船只的动态信息和静态信息得到目标船只的AIS信息序列；步骤102）对目标的AIS信息序列进行坐标转换和插值，将插值处理后得到的数据与雷达点迹序列进行匹配，再根据匹配结果修正插值处理后得到的AIS信息序列，将修正后的结果作为目标真值数据；将目标真值数据和雷达航迹进行匹配，根据各个匹配结果采用统计学方法获得自动录取能力指标集中的各个指标值；步骤103）将得到的各指标值归一化并加权求和，获得自动录取能力的评估结果。

Description

一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法及***

技术领域

本发明属于雷达录取领域，涉及一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法及***。

背景技术

随着经济快速发展，濒海海域海上目标越来越多，岸对海雷达观测范围内的目标通常能到几百批以上，因此采用人工录取方式值勤时，能正常录取上报的目标数量仅有几十批，不能满足对所有目标进行实时录取的需求。目前，岸对海雷达的值勤方式正在向全自动录取转变，但如何评价雷达的全自动录取的能力，这个问题一直没有得到较好的解决。

评价自动录取能力，应该从需求出发，不能漏情、错情，而且录取目标形成的航迹要稳定、精度要高，因此，可以用航迹漏情率、正确率、航迹精度及起始时间等指标来评价雷达的自动录取能力。然而，除去航迹精度、起始时间指标可以使用少量的配合目标进行实际测试外，漏情率、正确率这两项指标则需大量的配合目标才有可能进行较为准确的测评，而这将耗费大量的人力、物力和财力，目前对雷达还没有提出具体量化的自动录取能力指标要求，不利于自动录取值勤方式的推广应用。因此，急需一种可靠、经济的测评手段，能对雷达录取能力进行全面测评。

发明内容

本发明的目的，针对自动录取能力测评难题，本发明旨在设计自动录取能力评价指标集，提出一种可靠、经济且以实现的测评方法，为我国岸对海雷达的自动录取能力量化测评提供借鉴，即本发明提供一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法及***。

为了实现上述目的，本发明提供一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法，所述方法包含：

步骤101）采集岸对海雷达输出的点迹得到雷达点迹序列、采集岸对海雷达输出的航迹得到航迹序列，并采集AIS设备接收的船只的动态信息和静态信息得到目标船只的AIS信息序列，存储得到的雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列；

步骤102）对目标的AIS信息序列进行坐标转换和插值，将插值处理后得到的数据与雷达点迹序列进行匹配，再根据匹配结果修正插值处理后得到的AIS信息序列，将修正后的结果作为目标真值数据；

将目标真值数据和雷达航迹进行匹配，根据各个匹配结果采用统计学方法获得自动录取能力指标集中的各个指标值，所述指标集包含：航迹漏情率、航迹正确率、航迹起始时间、航迹质量，且所述航迹质量又分为：航迹精度、点迹丢失率、航迹零碎度；

步骤103）将得到的各指标值归一化并加权求和，获得自动录取能力的评估结果。

可选的，上述步骤102）包含：

步骤102-1）将采集的目标AIS序列数据根据雷达位置转化到雷达坐标系，其中，所述雷达位置采用经纬度、纬度和高度表征；

步骤102-2）根据岸对海雷达观测的方位和距离范围，筛选雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列数据，进而去除多余数据；

步骤102-3）根据雷达点迹序列的时间信息，对目标的AIS信息序列进行插值，得到时间间隔均匀的AIS信息序列，然后按照AIS静态信息对AIS信息序列分组，且划分得到的每组AIS信息序列对应1个目标，进而统计得到目标的总数量；

步骤102-4）将每组AIS信息序列数据分别与筛选得到的雷达点迹按照时间、位置进行匹配，根据匹配结果，估计并修正每组AIS数据的***误差，修正后的AIS数据作为目标真值数据（Ta1、Ta2、Ta3……），统计对应的雷达点迹序列总的点迹数，得到点迹总数量；

步骤102-5）筛选得到的航迹序列数据，按照雷达航迹批号进行分组（Tt1、Tt2、Tt3……），并统计总航迹数量；

步骤102-6）按照时间和位置，将每组真值数据，逐个与每组航迹序列数据比对，且能与真值数据匹配的航迹序列数据为正确航迹，与真值数据匹配点少于2点的航迹序列数据为非正确航迹，其中当某组真值数据没有航迹序列与之匹配则对应目标为漏情；

根据比对结果得到正确航迹数量、非正确航迹数量、与真值数据匹配的航迹点数量、漏掉目标数量，进而计算航迹漏情率、航迹正确率、航迹起始时间、航迹精度和航迹零碎度。

进一步可选的，上述步骤102-6）包含：

步骤102-6-1）从第1组目标真值数据开始，按照时间、位置逐组遍历比对航迹序列数据，得到目标号与雷达航迹批号的匹配关系，同时统计正确航迹数量、非正确航迹数量、与真值数据匹配的航迹点数量和漏掉的目标数量；

步骤102-6-2）根据如下公式分别计算各项指标：

航迹漏情率：漏掉目标数量/目标总数量；

航迹正确率：正确航迹数量/（航迹总数量-非正确航迹数量）；

航迹起始时间：所述航迹起始时间为雷达录取目标从点迹形成到建立可靠航迹的时间，假定目标Aⁱ的航迹起始时间为，目标数量为N，则雷达录取的航迹起始时间为：

\overset{&OverBar;}{t_{s}} = Σ_{i = 1}^{N} t_{s}^{i};

航迹精度：所述航迹精度为录取的航迹数据与目标真值数据的误差，包括航迹距离精度和方位精度；

点迹丢失率：所述点迹丢失率为雷达录取时漏掉感知范围内目标点迹的比例，计算公式为：航迹点数量/点迹数量；

航迹零碎度：所述航迹零碎度为雷达录取得到的目标航迹总数与输出航迹对应目标总数的比值。

可选的，上述步骤103）包含：

步骤103-1）为自动录取能力指标集中的各个指标分配一固定权重值；

步骤103-2）将各指标在[0,1]空间上的值按照权重求和；

步骤103-3）计算所有指标的加权和，得到录取能力的综合评价结果。

此外，本发明还提供一种岸对海雷达自动录取能力的测评***，所述***包含：

数据采集模块，用于采集岸对海雷达输出的点迹得到雷达点迹序列、采集岸对海雷达输出的航迹得到航迹序列，并采集AIS设备接收的船只的动态信息和静态信息得到目标船只的AIS信息序列，存储得到的雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列；

数据处理模块，用于：

对目标的AIS信息序列进行坐标转换和插值，将插值处理后得到的数据与雷达点迹序列进行匹配，再根据匹配结果修正插值处理后得到的AIS信息序列，将修正后的结果作为目标真值数据；

评估模块，用于将得到的各指标值归一化并加权求和，获得自动录取能力的评估结果。

可选的，上述数据处理模块包含：

坐标转换子模块，用于将采集的目标AIS序列数据根据雷达位置转化到雷达坐标系，其中，所述雷达位置采用经纬度和高度表征；

筛选子模块，用于根据岸对海雷达观测的方位和距离范围，筛选雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列数据，进而去除多余数据；

插值和分组子模块，用于根据雷达点迹序列的时间信息，对目标的AIS信息序列进行插值，得到时间间隔均匀的AIS信息序列，然后按照AIS静态信息对AIS信息序列分组，且划分得到的每组AIS信息序列对应1个目标，进而统计得到目标的总数量；

第一匹配子模块，用于将每组AIS信息序列数据分别与筛选得到的雷达点迹按照时间、位置进行匹配，根据匹配结果，估计并修正每组AIS数据的***误差，修正后的AIS数据作为目标真值数据（Ta1、Ta2、Ta3……），统计对应的雷达点迹序列总的点迹数，得到点迹总数量；

第二分组子模块，用于将筛选得到的航迹序列数据按照雷达航迹批号进行分组（Tt1、Tt2、Tt3……），并统计总航迹数量；

处理子模块，用于按照时间和位置，将每组真值数据，逐个与每组航迹序列数据比对，且能与真值数据匹配的航迹序列数据为正确航迹，与真值数据匹配点少于2点的航迹序列数据为非正确航迹，其中当某组真值数据没有航迹序列与之匹配则对应目标为漏情；根据比对结果得到正确航迹数量、非正确航迹数量、与真值数据匹配的航迹点数量、漏掉目标数量，进而计算航迹漏情率、航迹正确率、航迹起始时间、航迹精度和航迹零碎度。

可选的，上述处理子模块包含：

比对统计单元，用于从第1组目标真值数据开始，按照时间、位置逐组遍历比对航迹序列数据，得到目标号与雷达航迹批号的匹配关系，同时统计正确航迹数量、非正确航迹数量、与真值数据匹配的航迹点数量和漏掉的目标数量；

计算单元，用于根据如下公式分别计算各项指标：

航迹漏情率：漏掉目标数量/目标总数量；

航迹起始时间：所述航迹起始时间为雷达录取目标从点迹形成到建立可靠航迹的时间，假定目标Aⁱ的航迹起始时间为，目标数量为N，则雷达录取的航迹起始时间为

\overset{&OverBar;}{t_{s}} = Σ_{i = 1}^{N} t_{s}^{i};

点迹丢失率：所述点迹丢失率为雷达录取时漏掉感知范围内目标点迹的比例，航迹点数量/点迹数量；

可选的，上述评估模块包含：

权重值分配子模块，用于为自动录取能力指标集中的各个指标分配一固定权重值；

累加子模块，用于将各指标在[0,1]空间上的值按照权重求和；

评估结果获取子模块，用于计算所有指标的加权和，得到录取能力的综合评价结果。

与现有技术相比，本发明的技术优势在于：

本发明通过采集、分析相关数据，可对雷达自动录取能力进行全面评估。本发明方法简单、成本较低、易于实现。本发明引入民用船只AIS信息，在不使用配合目标的情况下，利用日常海上活动的民用船只可以实现对岸对海雷达的自动录取能力进行全面测评；本发明方法只需记录雷达点迹、航迹、AIS信息，易于实现，实用性强，指标测评结果可信度高。且不必派出配合船只，经济性好。

附图说明

图1是本发明的指标关系示意图；

图2是本发明的信息流程示意图；

图3是本发明的测试流程图；

图4是本发明的基于AIS信息的岸对海雷达自动录取能力测评***的组成框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明所述方法进行详细说明。

为使本发明的技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明做进一步详细说明。上述及下述的AIS的中文全称和英文全称分别为：AutomaticIdentificationSystem，即船舶自动识别***。

一、自动录取指标集

本发明针对岸对海雷达目标自动录取能力测评的需求，提出了一种基于AIS信息的岸对海雷达自动录取能力测评方法，通过设计自动录取能力指标集，利用民船自带的AIS设备信息实现对雷达全自动录取全面测评，以此促进雷达自动录取值勤方式的推广应用。

根据本发明的一方面，本发明设计了自动录取能力指标集，该指标集包括航迹漏情率、航迹正确率、航迹起始时间、航迹质量4个指标项，其中航迹质量又分为航迹精度、点迹丢失率、航迹零碎度3个指标。如图1。

航迹漏情率是指测试时间内内雷达探测范围内的目标未被录取的比例。这个指标反映了雷达录取终端对实际探测范围内存在目标的遗漏程度。

航迹正确率是指测试时间内由雷达录取终端提供的正确航迹数与总航迹数之比。该指标用来衡量被评估录取航迹的正确度。

航迹起始时间是指***获得第一次量测点迹到确认航迹（即已编批航迹）起始所需的平均时间。平均起始时间越长，说明录取的响应时间越慢。

航迹质量是指目标录取后形成航迹的稳定、可靠程度，由航迹精度、航迹零碎度、点迹丢失率共同评价。其中航迹精度指被雷达录取目标的航迹数据与目标真值信息的误差标准差，包括距离、方位、经度、纬度、空间距离等几个参数的精度；航迹零碎度指在测试时间范围内输出的目标航迹总数与输出航迹所在的目标总数的比值，雷达在跟踪目标时，可能产生航迹丢失后又重新起批的现象，导致一条航迹被***为若干条零碎的航迹，因此该指标可用来衡量录取效率，显然，零碎度越大说明录取效率越低，航迹越不稳定，零碎度为1表明所有跟踪上的航迹均未产生***；点迹丢失率指录取航迹漏掉感知范围内目标实际点迹的比例，漏掉的点迹越多，航迹可靠性越差。

二、基于AIS信息的雷达自动录取能力测评方法

根据本发明的另一方面，本发明提出引入AIS信息对岸对海雷达的自动录取能力进行测评，一是因为海上装配AIS设备的船只数量大，AIS目前已经普及到几乎所有的大于或等于300吨位以上的客船或货船，可为航迹漏情率、航迹正确率指标的测评提供足够样本；二是因为AIS提供的目标信息可作为真值数据，AIS数据率高，且处理基本无延时，精度高（数据来自船上的GPS）。

根据本发明的另一方面，本发明还提出了基于所述的岸对海雷达自动录取能力测评方法，该方法对雷达自动录取能力进行测评时，按照如下步骤进行：

步骤1：数据采集

如图2所示。数据采集时，需满足以下条件：岸对海雷达探测参数调整好，设置为圆扫、自动录取状态，工作时接收机增益或近程增益等参数保持不变；AIS接收设备处于正常工作状态；雷达、AIS接收设备均正确接入时统信息，保证时间统一；雷达、AIS与数据采集记录设备连接正常；探测范围内携带AIS信息的民用目标超过20批以上，且航速在3节以上。

同时，雷达应能提供安装经纬度、安装高度以及当前的探测精度。

采集记录的数据应不少于5组，每组数据连续采集时间应不小于10分钟。通过人工记录当时的雷达工作状态和气象、海况，雷达工作状态包括扫描方式、周期、极化方式等；气象、海况包括天气、温度、湿度、气压、风力、风向、浪级等。

步骤2：数据分析

数据采集后，可按照图3进行分析测评，具体如下：

1）将采集的目标AIS序列数据根据雷达位置转化到雷达坐标系。目标位置在AIS信息中是用经纬度表示的，为能和雷达录取的点迹、航迹数据进行对比，需要根据雷达位置转化到雷达坐标系，用距离、方位表示。

2）筛选雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列数据。岸对海雷达主要观测当面海区的海上目标，因此可根据其实际观测的方位和距离范围，去除观测范围外的目标、杂波数据；速度小于3节的目标AIS动态信息数据率过低（3分钟），不能保证评测的准确性，因此这部分AIS数据也可滤掉。

3）对目标的AIS信息序列进行插值，AIS的位置信息时间间隔在2到10秒（目标速度大于3节时，具体随船速、航向变化），对AIS信息序列按照1秒间隔进行插值。之后按照AIS静态信息对AIS信息序列分组，每组对应1个目标，统计得到目标总数量。

4）修正AIS数据得到目标真值数据，并统计得到雷达点迹总数。

由于每组AIS数据对应一个目标船只的AIS设备，都可能存在***误差且不一样，所以需要对每组AIS数据进行修正。将每组AIS信息序列数据对筛选得到的雷达点迹按照时间、位置进行匹配，根据匹配结果，估计并修正每组AIS数据的***误差（在原理上，由于AIS的定位位置是船载GPS天线相位中心，而雷达则是利用目标的电磁波反射面，这两种方式的定位点是不同的，必然产生不可消除的***误差，这与船的大小有关，在实际数据分析中，也应适当考虑该因素影响），修正后的AIS数据作为目标真值数据（Ta1、Ta2、Ta3……），统计对应的雷达点迹序列总的点迹数，得到点迹总数量；

5）筛选得到的航迹序列数据按照雷达航迹批号进行分组（Tt1、Tt2、Tt3……），并统计总航迹数量；

6）从第1组真值数据开始，按照时间、位置，逐个与每组航迹序列数据比对，能与真值数据匹配且满足要求的航迹为正确航迹，与真值数据匹配点少于2点的航迹为非正确航迹，某组真值数据没有航迹序列与之匹配则对应目标为漏情；根据比对结果得到正确航迹数量、非正确航迹数量（对应的目标是没有携带AIS设备的目标）、与真值数据匹配的航迹点数量、漏掉目标数量；

7）计算各项指标：

航迹漏情率：漏掉目标数量/目标总数量，

航迹起始时间：雷达录取目标从点迹形成到建立可靠航迹的时间。假定目标Aⁱ的航迹起始时间为目标数量为N，则雷达录取的航迹起始时间为

航迹精度：录取的航迹数据与目标真值数据的误差，包括航迹距离精度、方位精度。

点迹丢失率：雷达录取时漏掉感知范围内目标点迹的比例，航迹点数量/点迹数量。

航迹零碎度：雷达录取得到的目标航迹总数与输出航迹对应目标总数的比值。

步骤3：数据评估

如图1所示，对录取能力的评估最终通过对各个指标的归一化和综合进行体现。过程是：将各指标在[0,1]标量空间上的值按权重进行求和；根据不同指标的重要程度分别设定权重；然后计算各指标的加权和，得到录取能力的综合得分。

此外，如图4所示，本发明还提供一种基于AIS信息的岸对海雷达自动录取能力测评***，所述***包含：

数据处理模块，用于：

可选的，上述数据处理模块包含：

差值和分组子模块，用于根据雷达点迹序列的时间信息，对目标的AIS信息序列进行插值，得到时间间隔均匀的AIS信息序列，然后按照AIS静态信息对AIS信息序列分组，且划分得到的每组AIS信息序列对应1个目标，进而统计得到目标的总数量；

进一步可选的，上述处理子模块包含：

计算单元，用于根据如下公式分别计算各项指标：

航迹漏情率：漏掉目标数量/目标总数量；

航迹起始时间：所述航迹起始时间为雷达录取目标从点迹形成到建立可靠航迹的时间，假定目标Aⁱ的航迹起始时间为目标数量为N，则雷达录取的航迹起始时间为

\overset{&OverBar;}{t_{s}} = Σ_{i = 1}^{N} t_{s}^{i};

上述评估模块包含：

以上所述仅是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种岸对海雷达自动录取能力的测评方法，所述方法包含：

步骤101)采集岸对海雷达输出的点迹得到雷达点迹序列、采集岸对海雷达输出的航迹得到航迹序列，并采集AIS设备接收的船只的动态信息和静态信息得到目标船只的AIS信息序列，存储得到的雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列；

步骤102)对目标的AIS信息序列进行坐标转换和插值，将插值处理后得到的数据与雷达点迹序列进行匹配，再根据匹配结果修正插值处理后得到的AIS信息序列，将修正后的结果作为目标真值数据；

步骤103)将得到的各指标值归一化并加权求和，获得自动录取能力的评估结果；

其中，所述步骤102)包含：

步骤102-1)将采集的目标AIS序列数据根据雷达位置转化到雷达坐标系，其中，所述雷达位置采用经纬度、纬度和高度表征；

步骤102-2)根据岸对海雷达观测的方位和距离范围，筛选雷达点迹序列、航迹序列和目标的AIS信息序列数据，进而去除多余数据；

步骤102-3)根据雷达点迹序列的时间信息，对目标的AIS信息序列进行插值，得到时间间隔均匀的AIS信息序列，然后按照AIS静态信息对AIS信息序列分组，且划分得到的每组AIS信息序列对应1个目标，进而统计得到目标的总数量；

步骤102-4)将每组AIS信息序列数据分别与筛选得到的雷达点迹按照时间、位置进行匹配，根据匹配结果，估计并修正每组AIS数据的***误差，修正后的AIS数据作为目标真值数据，统计对应的雷达点迹序列总的点迹数，得到点迹总数量；

步骤102-5)筛选得到的航迹序列数据，按照雷达航迹批号进行分组，并统计总航迹数量；

步骤102-6)按照时间和位置，将每组真值数据，逐个与每组航迹序列数据比对，且能与真值数据匹配的航迹序列数据为正确航迹，与真值数据匹配点少于2点的航迹序列数据为非正确航迹，其中当某组真值数据没有航迹序列与之匹配则对应目标为漏情；

2.根据权利要求1所述的岸对海雷达自动录取能力的测评方法，其特征在于，所述步骤102-6)包含：

步骤102-6-1)从第1组目标真值数据开始，按照时间、位置逐组遍历比对航迹序列数据，得到目标号与雷达航迹批号的匹配关系，同时统计正确航迹数量、非正确航迹数量、与真值数据匹配的航迹点数量和漏掉的目标数量；

步骤102-6-2)根据如下公式分别计算各项指标：

航迹漏情率：漏掉目标数量/目标总数量；

航迹正确率：正确航迹数量/(航迹总数量-非正确航迹数量)；

航迹起始时间：所述航迹起始时间为雷达录取目标从点迹形成到建立可靠航迹的时间，假定目标Aⁱ的航迹起始时间为目标数量为N，则雷达录取的航迹起始时间为：

\overset{&OverBar;}{t_{s}} = Σ_{i = 1}^{N} t_{s}^{i};

3.根据权利要求1所述的岸对海雷达自动录取能力的测评方法，其特征在于，所述步骤103)包含：

步骤103-1)为自动录取能力指标集中的各个指标分配一固定权重值；

步骤103-2)将各指标在[0,1]空间上的值按照权重求和；

步骤103-3)计算所有指标的加权和，得到录取能力的综合评价结果。

4.一种岸对海雷达自动录取能力的测评***，其特征在于，所述***包含：

数据处理模块，用于：

评估模块，用于将得到的各指标值归一化并加权求和，获得自动录取能力的评估结果；

其中，所述数据处理模块包含：

第一匹配子模块，用于将每组AIS信息序列数据分别与筛选得到的雷达点迹按照时间、位置进行匹配，根据匹配结果，估计并修正每组AIS数据的***误差，修正后的AIS数据作为目标真值数据，统计对应的雷达点迹序列总的点迹数，得到点迹总数量；

第二分组子模块，用于将筛选得到的航迹序列数据按照雷达航迹批号进行分组，并统计总航迹数量；

5.根据权利要求4所述的岸对海雷达自动录取能力的测评***，其特征在于，所述处理子模块包含：

计算单元，用于根据如下公式分别计算各项指标：

航迹漏情率：漏掉目标数量/目标总数量；

航迹正确率：正确航迹数量/(航迹总数量-非正确航迹数量)；

\overset{&OverBar;}{t_{s}} = Σ_{i = 1}^{N} t_{s}^{i};

6.根据权利要求4所述的岸对海雷达自动录取能力的测评***，其特征在于，所述评估模块包含：