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多方法融合在船舶轨迹预测中的应用分析

引言

船舶轨迹呈现短期局部波动与长期趋势两类特征。优化模型可通过多尺度表示方法，将轨迹分解为局部航向变化、速度波动及整体航向趋势三个层次，结合地理信息进行特征融合。局部特征可用于短期预测以提高响应速度，整体趋势特征则保证长时间预测的稳定性与合理性。

传统的船舶轨迹数据融合方法主要依赖于统计学手段、卡尔曼滤波、贝叶斯估计等算法，通过对船舶历史轨迹数据的分析，融合不同传感器的数据以得到更加精确的预测。这些方法在面对复杂的地理约束时可能无法有效地捕捉轨迹变化的规律。例如，当船舶行驶经过复杂地形或遭遇突发天气状况时