基于雷达数据的航迹实时关联与轨迹融合任务赛题一等奖方案（2023年5月26日）.pdf

简介：
本论文介绍了在2023年赛事中获得一等奖的创新解决方案，该方案专注于利用先进的算法对雷达数据进行实时处理和分析，实现了高效准确的航迹关联与轨迹融合。 【基于雷达数据的航迹实时关联与轨迹融合任务】是一项结合了人工智能和数据分析的比赛项目，旨在处理来自雷达和电子支援措施（ESM）的数据，并解决目标实时关联、轨迹合并以及识别装备传感器船只的问题。该比赛由DataFountain平台发布，在众多参赛队伍中，“TP小分队”脱颖而出荣获一等奖。 一、赛题解析 1. **目标计数**：这项任务的挑战在于如何在不同雷达站和ESM观测范围内准确统计船的数量，避免重复计算或遗漏船只。这需要处理多条可能来自同一艘船的目标轨迹，并结合方位信息补充未完全覆盖区域的数据。 2. **轨迹融合**：面对多个非同步观察数据源（如不同的雷达站点），任务是将属于同一个目标的轨迹进行匹配和合并，同时考虑到船只的速度、航向等动态因素以确保准确性。 3. **传感器船只识别**：根据ESM提供的方位信息，需要辨别出装备有特殊传感器的船只。然而由于ESM无法提供距离信息仅能给出载频及脉宽数据，这一任务具有相当大的挑战性。 二、解决方案 1. **模块一：目标计数**：通过统计分析和集合理论来计算每个观测站内的实时船数量，避免因匹配不完整导致的错误，并且这种处理方式可以独立于后续步骤提高整体效率。 2. **模块二：轨迹融合**：采用分级融合算法逐步处理来自多站点的数据信息，逐级进行匹配与合并，兼顾了效率和准确性的同时也减少了系统误差的影响。 三、技术应用 1. **在线数据处理**：为了能够实时接收并输出结果，所使用的算法需具备支持即时处理的能力。这需要高效的流式数据管理和快速的计算能力。 2. **聚类与双指针**：为了解决多轨迹匹配和融合的问题，可以使用基于密度的聚类方法或双指针技术来对不同站点的数据进行匹配及合并操作。 3. **预测处理**：在观测站之间执行轨迹整合时引入预测模型以处理无交集情况下的数据增强融合效果。 4. **多重信息匹配**：利用雷达点的位置信息与ESM的方向性信息来进行初步判断，并结合载频、脉宽等额外参数进行更精确的数据对比，识别装备有传感器的船只。 四、模型假设 1. **数据完整性**：假定一个目标在观测站交集区域会被至少k个站点捕获到，同时需考虑到可能存在的漏扫情况。 2. **批次一致性**：相同雷达站内同一批次号的数据代表同一艘船，在进行匹配和整合时需要考虑这一点。 这个比赛要求参赛者具备深厚的人工智能、数据处理及信号分析能力，并通过创新的方法解决实际的雷达数据分析问题，为海上监控与安全提供技术支持。获奖团队展示了他们在复杂数据处理以及人工智能领域的专业技能。