MATLAB实现的雷达与AIS多因素模糊融合系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过多因素模糊算法实现雷达与AIS异构数据的智能融合，包括数据预处理、特征提取和模糊推理，提升多传感器数据融合的准确性与鲁棒性。

详 情 说 明

雷达与AIS多因素模糊融合系统

项目介绍

本项目致力于实现雷达与AIS数据的高效融合，通过引入多因素模糊算法，对异构传感器数据进行模糊推理与智能融合。系统首先对原始输入数据进行预处理与特征提取，并建立多因素模糊隶属函数对数据进行模糊化处理，再基于模糊推理规则进行数据融合，最终得到精准、可靠的目标统一态势图。系统能够有效消除传感器间的不确定性，提升目标检测与跟踪的鲁棒性。

功能特性

• 多源数据融合：整合雷达方位、距离、速度和AIS经纬度、航向、航速等多维信息。
• 模糊逻辑推理：应用模糊隶属函数与推理规则，处理传感器数据的不确定性。
• 自适应归一化：根据环境信息（如海况、能见度）动态调整数据预处理策略。
• 智能态势生成：输出融合目标列表、置信度指标及可视化态势图。
• 高鲁棒性：有效应对单一传感器失效或数据冲突场景，提升目标跟踪连续性。

使用方法

1. 数据准备：按要求格式准备雷达数据（方位角、距离、速度、信噪比）、AIS数据（经纬度、航向、航速、船舶信息）及环境信息（海况、能见度、时标）。
2. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据读取、预处理、模糊融合及结果输出。
3. 结果获取：查看生成的融合目标列表（含位置、速度、航向及置信度）和态势可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2020a 或更高版本
• 依赖工具包：模糊逻辑工具箱、信号处理工具箱（如需高级滤波功能）

文件说明

主程序文件作为系统入口，统筹调度整个融合流程。它负责读取雷达、AIS及环境等多源输入数据，调用预处理模块进行数据清洗与归一化，继而执行模糊化处理、多因素推理与数据融合计算，最终生成融合目标列表、置信度评估结果，并驱动可视化模块绘制态势图。