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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115754954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211293243.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法是由唐裕峰;靳标;张贞凯;练柱先;魏雪云设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法，包括：对获得雷达和AIS数据进行预处理；通过去噪自编码器模型进行去噪处理；构造航迹和场景数据；利用多层神经网络建立航迹特征提取模块；利用三维卷积神经网络建立场景特征提取模块；利用Concat层在通道维度对提取的航迹和场景特征进行融合；基于融合后的特征，通过全连接层和Sigmoid激活函数完成航迹分类任务。本发明通过深度学习将航迹和场景特征结合起来，并利用自编码器抑制噪声，提高了多场景下的雷达和AIS航迹关联精度，解决了传统关联方法仅利用航迹特征，关联精度低，场景适应性差的问题，保证了良好的关联效果。

本发明授权一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对获得雷达和AIS数据进行预处理，对缺失值进行三次样条插值填充，并对雷达和AIS数据时间对齐； S2：通过建立好的去噪自编码器模型对步骤S1中预处理后的数据进行去噪处理； S3：构造航迹和场景数据，把AIS航迹和雷达航迹在位置、速度和航向上的统计距离作为航迹数据，使用AIS航迹和雷达航迹在位置上的欧氏距离重建场景数据； S4：利用多层神经网络建立航迹特征提取模块，通过航迹特征提取模块提取航迹数据的航迹特征； S5：利用三维卷积神经网络建立场景特征提取模块，通过场景特征提取模块提取场景数据的场景特征； S6：利用Concat层在通道维度对提取的航迹和场景特征进行融合； S7：基于融合后的特征，通过全连接层和Sigmoid激活函数完成航迹分类任务； 步骤S3中航迹数据的构造方法具体为： 对于第i条AIS航迹和第j条雷达航迹，两条航迹在位置、速度和航向上的统计距离如下： 其中，分别是AIS航迹的位置、速度和航向的方差；分别是雷达航迹的位置、速度和航向的方差； 构造时刻t的航迹数据Dt,m,n： Dt,m,n＝[dsi,j,dvi,j,dci,j]T7； 步骤S3中利用雷达和AIS的航迹信息来构造关联场景数据，构造方法具体为： 添加时间维度，使场景数据结构像视频一样；根据航迹在海域中的空间位置，分别对t时刻雷达和AIS在X和Y方向的目标航迹点进行排序； AIS的排序函数如下： sA＝fAi8 其中fA·表示AIS航迹的排序函数，是fA·的反函数；如果则fAi＞fAj；如果且则fAi＞fAj； 通过AIS磁道的航迹批次号获得它的排序号，同样，可以分别获得雷达航迹的排序函数fR·和逆函数 在t时刻，雷达第l航迹与AIS第k航迹之间的欧氏距离如下： 并将作为场景D1的第l行和第k列元素，同样，雷达数据中场景D2的欧氏距离和AIS数据中场景D3的欧氏距离通过以下方式获得： 构造场景数据D： D＝[D1,D2,D3]13 其中，D1的张量大小为m×n×t，D2的张量大小为m×m×t，D3的张量大小是n×n×t，场景数据D是具有通道、时间、宽度和高度的四维张量。

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