[发明专利]船舶实时跟踪监控方法

权利要求书

1.一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，包括

船舶跟踪系统中的船舶自动识别单元收集被跟踪船舶发送的AIS报文，并将收集的AIS报文解析后存储到AIS数据库；

任选一条船舶进行监测，并将数据库中最新记录的该船舶位置和速度信息作为初始监控值；

根据初始监控值，对所需跟踪的目标船舶的AIS信息进行坐标位置变换和速度变换，得到相关变换值；

根据所述变换值，预测船舶下一时刻的航行坐标和船速，对预测值进行控制门限的检验，以确定适应跟踪拍摄目标船舶的跟踪云台摄像机；

对跟踪云台摄像机进行控制参数的修正；

所述预测船舶下一时刻的航行坐标和船速的方法包括：

用卡尔曼滤波算法建立船舶跟踪系统的状态方程、观测方程和预测误差协方差阵方程，所述状态方程包括连续监测的时间t被时间间隔T分隔成若干时间离散点的针对离散时间域的系统状态方程；

根据所述初始监控值对状态方程、观测方程和协方差阵初始化；

更新状态值，依据的离散时间域的系统状态方程对时间离散点k至k+1时刻新的航行坐标和船速值进行更新得到当前时刻的状态预测方程，计算当前时刻的状态预测方程；

船舶跟踪系统根据当前时刻是否收到被跟踪船舶的AIS报文分别进行预测误差协方差阵计算；若收到，根据预测误差协方差阵方程计算协方差阵并计算对应的滤波增益矩阵，然后计算状态估计；若未收到，则利用前面统计获得的误差协方差阵进行加权平均，获得的预测误差协方差阵，并计算对应的滤波增益矩阵；

更新当前的误差协方差阵，从该更新的误差协方差阵中获得目标船舶下一时刻的航行坐标和船速值。

2.根据权利要求1所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述船舶跟踪系统在时间t内的系统连续状态方程为：

其中：A为常数矩阵，

N(t)为在时间t内的系统噪声矩阵，

a_x，a_y为状态方程的噪声，影响船舶的运动状态。

3.根据权利要求2所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述系统连续状态方程在离散点时刻的系统状态方程为：X(k+1)＝Φ(k+1,k)X(k)+G(k)N(k) (2)，

其中

k为时间t被时间间隔T分隔成若干时间离散点中的第k个离散点，且为当前时刻，k＝1,2,3…；

Φ(k+1,k)和G(k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，依据离散点时刻的系统状态方程，对应的观测方程为：Z(k)＝HX(k)+V(k) (3)，

其中：H为常数矩阵，V(k)为坐标及速度矩阵，

v_x,v_y为待跟踪船舶在大地平面直角坐标中X、Y轴方向的速度分量；X(k)为离散点k时刻的系统状态方程。

5.根据权利要求4所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述更新状态值是目标船舶由时间离散点k至k+1时段，根据预测值对航行坐标和船速值的更新，该时段的状态预测方程为：

6.根据权利要求4所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，预测误差协方差阵方程为：

P(k+1|k)＝Φ(k+1|k)P(k|k)Φ^T(k+1|k)+G(k+1|k)Q(k)G^T(k+1|k)，

其中：系统噪声Q(k)＝E[N(k)N(k)]，E为求解数学期望，Φ(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵、P(k|k)为预测误差的协方差阵、Φ^T(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵转置、G(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵、Q(k)为系统噪声、G^T(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵转置。