一种基于KA波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统的制作方法
一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统
技术领域
1.本发明涉及船只航行监测技术领域，具体为一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统。
背景技术：
2.海上运输是使用船舶通过海上航道在不同国家和地区的港口之间运送货物的一种方式，是国际贸易中最主要的运输方式。我国进出口货物运输总量的80％～90％是通过海洋运输进行的，由于集装箱运输的兴起和发展，不仅使货物运输向集合化、合理化方向发展，而且节省了货物包装用料和运杂费，减少了货损货差，保证了运输质量，缩短了运输时间，从而降低了运输成本。
3.但海上运输仍存在着许多不可避免的问题，因海域面积广阔，人们经常会发生信号中断的问题，且船只运输时间长，很多船员无法使用网络，使其无法与岸上人员进行密切沟通；不仅如此，海洋充满着未知性，且海面环境比较复杂，因此当船只进入一片未知海域时，很难预测其危险发生的可能性。
4.所以，人们需要一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统来解决以上的问题。
技术实现要素：
5.本发明的目的在于提供一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，所述系统包括：轨迹获取模块、图像语音采集模块、报警模块和显示终端；
7.通过所述轨迹获取模块获取船只的航行轨迹，将船只的航行轨迹发送至所述显示终端；
8.通过所述图像语音采集模块采集海面船只的图像和语音，将采集到的图像与语音发送至所述报警模块和所述显示终端；
9.通过所述报警模块对采集的海面船只图像和语音进行处理分析，预测其危险性，将预测的结果发送至所述显示终端；
10.通过所述显示终端对船只的航行轨迹和海面船只的航行图像、语音进行监测。
11.进一步的，所述轨迹获取模块包括数据发送单元，控制中心和数据分析单元；所述数据发送单元利用信号发生器将位置信号发送至所述控制中心；所述控制中心用于接收信号，获取船只的位置信息，将位置信息发送至所述数据分析单元；所述数据分析单元用于对不同时间同一船只的位置信息变化进行分析，从而得到其航行轨迹。
12.进一步的，所述图像语音采集模块包括图像采集单元和语音采集单元；所述图像采集单元用于采集船只在航行过程中的视频流并转化为数字图像；语音采集单元利用拾音
器对船只上发生的语音信息进行实时采集，使图像语音更具有实时性且更加清晰。
13.进一步的，所述报警模块包括船只目标预测报警单元和船员报警单元；所述船只目标预测报警单元利用kalman滤波器对所述图像采集单元的每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息，若预测的位置处于危险地带，则系统进入报警模式，使工作人员提前预知危险，为下一步的预警工作提供了保障；所述船员报警单元用于接收在船只航行过程中，船员遇到危险时报警的信号，更有利于保护船员的安全。
14.进一步的，所述显示终端包括显示屏、报警器和无线通话装置；所述显示屏用于显示船只的航行轨迹和海面船只的视频图像；所述报警器用于在预测到船只进入危险区域时进入报警模式；所述无线通话装置用于接收船员的呼救信号。
15.进一步的，整个船只监测系统的网络由ka波段卫星提供，满足船只航行期间的所有数据传输需求及个人使用需求，通过提供ka波段卫星数据网络，使信号更加清晰，数据传输速率也更快。
16.进一步的，所述数据发送单元通过在船只上安装一个信号发生器，来实现信号的发送，所述数据处理单元通过分析不同时间同一船只的位置信息变化，得到船只的航行轨迹，整个轨迹获取过程是利用ka波段高通量卫星进行信号的发送、数据传输和接收，实现了wifi的全覆盖，使整个航行过程中通信状况保持良好，因其航行过程中通信状况的良好，提高了控制中心对船只位置获取信号的准确性。
17.进一步的，所述图像采集单元包括ccd摄像机和图像采集卡，所述ccd摄像机用于采集船只航行过程中所拍摄的视频流；所述图像采集卡用于将拍摄的视频流转化为数字图像。
18.进一步的，所述船员报警单元通过vts系统向交管人员进行呼救，接收到呼救信号后，派出专业人员进行搜救。
19.进一步的，所述kalman滤波器利用卡尔曼滤波方程确定船只目标的中心位置，对每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息：
20.设船只当前状态用向量x表示，因船只在不同时刻状态会发生变化，k-1时的状态用x
k-1
表示，k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵用φ
k，k-1
表示，k-1时刻的驱动噪声用w
k-1
表示，它是指在k-1时刻，船只系统不作用在x向量的每一个元素，k时刻的噪声驱动矩阵用γk表示，它指代的是k时刻wk的集合，此时k时刻的状态方程为：
21.xk＝φ
k，k-1
x
k-1
+γ
k-1wk-1
22.设zk为k时刻的测量向量，它表示对当前船只状态的最优估计值，是传感器测量值和船只航行模型预估值的加权平均数，hk为测量矩阵，vk为观测噪声，表示在测量船只航行轨迹过程中接收到的与被测量无关的杂乱干扰信号，那么测量方程满足：
23.zk＝hkxk+vk24.设为在获得了z1，z2…
zk后对船只在k时刻的状态的最小方差估计，为用前k-1时刻的观测对船只k时刻的状态进行估计的值，因此得到第一个卡尔曼滤波方程：
[0025][0026]
设kk表示修正增益，也叫滤波增益，是对zk的修正作的进一步定义，参考递推最小二乘估计的形式，在预测结果上用zk进行一次修正就可以获得k时刻的状态估计，从
而得到第二个卡尔曼滤波方程：
[0027][0028]
设状态方程的驱动噪声wk的方差阵用qk表示，观测噪声vk的方差阵用rk表示，此时要求状态噪声和观测噪声都为白噪声，且两者互不相关，所以这两个噪声的协方差阵都为0；设p
k/k-1
为的方差阵，就是同样pk为的方差阵，就是因此得到第三个卡尔曼滤波方程：
[0029][0030]
接着推导出估计方差阵的计算，得到第四个卡尔曼滤波方程：
[0031]
p
k/k-1
＝φ
k，k-1rk-1
φ
k，k-1t
+γ
k-1qk-1
γ
k-1t
[0032]
pk＝(i-k
khk
)p
k/k-1
(i-k
khk
)
t
+k
krkkkt
[0033]
通过给定初值船只当前状态x0及当前状态的方差值p0，结合这四个方程，就可以进行递推，从而预测出下一帧船只的位置信息，进一步判断该船只是否处于危险区域。
[0034]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
[0035]
本发明通过信号发生器发送数据信号，确认船只的具体位置，通过对不同时间同一船只的位置信息变化进行分析，得到其航行轨迹，该信号传输是通过ka波段卫星数据传输的，大大加快了其传输速率；通过对船只图像、语音的采集对航行过程中的视频，语音进行实时记录，使其更具有实时性且更加清晰；通过卡尔曼滤波方程确定船只目标的中心位置，对每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息，使工作人员提前预知危险，为下一步的预警工作提供了保障；船员通过vts系统向交管人员进行呼救，交管人员接收到呼救信号后，派出专业人员进行搜救，为船员的人身安全做进一步保障。解决了海上船只信号中断及船员网络接收差的问题，也增强了海上运输的安全性。
附图说明
[0036]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0037]
图1是本发明一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统的结构框图；
具体实施方式
[0038]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0039]
如图1所示，本发明提供技术方案：一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
[0040]
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，所述系统包括：轨迹获取模块、图像语音采集模块、报警模块和显示终端；
[0041]
通过所述轨迹获取模块获取船只的航行轨迹，将船只的航行轨迹发送至所述显示终端；
[0042]
通过所述图像语音采集模块采集海面船只的图像和语音，将采集到的图像与语音发送至所述报警模块和所述显示终端；
[0043]
通过所述报警模块对采集的海面船只图像和语音进行处理分析，预测其危险性，将预测的结果发送至所述显示终端；
[0044]
通过所述显示终端对船只的航行轨迹和海面船只的航行图像、语音进行监测。
[0045]
进一步的，所述轨迹获取模块包括数据发送单元，控制中心和数据分析单元；所述数据发送单元利用信号发生器将位置信号发送至所述控制中心；所述控制中心用于接收信号，获取船只的位置信息，将位置信息发送至所述数据分析单元；所述数据分析单元用于对不同时间同一船只的位置信息变化进行分析，从而得到其航行轨迹。
[0046]
进一步的，所述图像语音采集模块包括图像采集单元和语音采集单元；所述图像采集单元用于采集船只在航行过程中的视频流并转化为数字图像；语音采集单元利用拾音器对船只上发生的语音信息进行实时采集，使图像语音更具有实时性且更加清晰。
[0047]
进一步的，所述报警模块包括船只目标预测报警单元和船员报警单元；所述船只目标预测报警单元利用kalman滤波器对所述图像采集单元的每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息，若预测的位置处于危险地带，则系统进入报警模式，使工作人员提前预知危险，为下一步的预警工作提供了保障；所述船员报警单元用于接收在船只航行过程中，船员遇到危险时报警的信号，更有利于保护船员的安全。
[0048]
进一步的，所述显示终端包括显示屏、报警器和无线通话装置；所述显示屏用于显示船只的航行轨迹和海面船只的视频图像；所述报警器用于在预测到船只进入危险区域时进入报警模式；所述无线通话装置用于接收船员的呼救信号。
[0049]
进一步的，整个船只监测系统的网络由ka波段卫星提供，满足船只航行期间的所有数据传输需求及个人使用需求，通过提供ka波段卫星数据网络，使信号更加清晰，数据传输速率也更快。
[0050]
进一步的，所述数据发送单元通过在船只上安装一个信号发生器，来实现信号的发送，所述数据处理单元通过分析不同时间同一船只的位置信息变化，得到其移动轨迹，整个轨迹获取过程是利用ka波段高通量卫星进行信号的发送、数据传输和接收，实现了wifi的全覆盖，使整个航行过程中通信状况保持良好，因航行过程中通信状况的良好，提高了控制中心对船只位置获取信号的准确性。
[0051]
进一步的，所述图像采集单元包括ccd摄像机和图像采集卡，所述ccd摄像机用于采集船只航行过程中所拍摄的视频流；所述图像采集卡用于将拍摄的视频流转化为数字图像。
[0052]
进一步的，所述船员报警单元通过vts系统向交管人员进行呼救，接收到呼救信号后，派出专业人员进行搜救。
[0053]
进一步的，所述kalman滤波器利用卡尔曼滤波方程确定船只目标的中心位置，对每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息：
[0054]
设船只当前状态用向量x表示，因船只在不同时刻状态会发生变化，k-1时的状态用x
k-1
表示，k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵用φ
k，k-1
表示，k-1时刻的驱动噪声用w
k-1
表示，
它是指在k-1时刻，船只系统不作用在x向量的每一个元素，k时刻的噪声驱动矩阵用γk表示，它指代的是k时刻wk的集合，此时k时刻的状态方程为：
[0055]
xk＝φ
k，k-1
x
k-1
+γ
k-1wk-1
[0056]
设zk为k时刻的测量向量，它表示对当前船只状态的最优估计值，是传感器测量值和船只航行模型预估值的加权平均数，hk为测量矩阵，vk为观测噪声，表示在测量船只航行轨迹过程中接收到的与被测量无关的杂乱干扰信号，那么测量方程满足：
[0057]
zk＝hkxk+vk[0058]
段为在获得了z1，z2…
zk后对船只在k时刻的状态的最小方差估计，为用前k-1时刻的观测对船只k时刻的状态进行估计的值，因此得到第一个卡尔曼滤波方程：
[0059][0060]
设kk表示修正增益，也叫滤波增益，是对zk的修正作的进一步定义，参考递推最小二乘估计的形式，在预测结果上用zk进行一次修正就可以获得k时刻的状态估计，从而得到第二个卡尔曼滤波方程：
[0061][0062]
设状态方程的驱动噪声wk的方差阵用qk表示，观测噪声vk的方差阵用rk表示，此时要求状态噪声和观测噪声都为白噪声，且两者互不相关，所以这两个噪声的协方差阵都为0；设p
k/k-1
为的方差阵，就是同样pk为的方差阵，就是因此得到第三个卡尔曼滤波方程：
[0063]kk
＝p
k/k-1hkt
(hkp
k/k-1hkt
+rk)-1
[0064]
接着推导出估计方差阵的计算，得到第四个卡尔曼滤波方程：
[0065]
p
k/k-1
＝φ
k,k-1rk-1
φ
k,k-1t
+γ
k-1qk-1
γ
k-1t
[0066]
pk＝(i-k
khk
)p
k/k-1
(i-k
khk
)
t
+k
krkkkt
[0067]
通过给定初值船只当前状态x0及当前状态的方差值p0，结合这四个方程，就可以进行递推，从而预测出下一帧船只的位置信息，进一步判断该船只是否处于危险区域。
[0068]
实施例一：
[0069]
通过在船只上安装一个信号发生器，发送信号，利用ka波段卫星数据进行传输，由控制中心接收信号，确认船只的具体位置信息，利用数据分析单元对不同时间同一船只的位置信息变化进行分析，得出其轨迹变化，将其发送给显示屏，由显示屏显示其航行轨迹。
[0070]
利用ccd摄像机和图像采集卡采集船只航行过程中所拍摄的视频流并将拍摄的视频流转化为数字图像，利用拾音器对船只上发生的语音信息进行实时采集，使图像语音更具有实时性且更加清晰，并将其发送给显示屏，由显示屏显示船只航行过程中的图像与语音。
[0071]
利用vts系统与海上船员进行联络，若船员发生危险，通过vts系统向交管人员进行呼救，显示终端利用无线通话装置接收到呼救信号后，派出专业人员进行搜救，为船员的人身安全做进一步的保障。
[0072]
利用kalman滤波器对所述图像采集单元的每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息，进一步判断船只是否处于危险区域，当船只可能会驶入一片未知海域时，显示终端接收信号，进行报警模式，所述kalman滤波器利用卡尔曼滤波方程确定船只目标的中心位置，对每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息：
[0073]
设船只当前状态用向量x表示，因船只在不同时刻状态会发生变化，k-1时的状态用x
k-1
表示，k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵用φ
k,k-1
表示，k-1时刻的驱动噪声用w
k-1
表示，它是指在k-1时刻，船只系统不作用在x向量的每一个元素，k时刻的噪声驱动矩阵用γk表示，它指代的是k时刻wk的集合，此时k时刻的状态方程为：
[0074]
xk＝φ
k,k-1
x
k-1
+γ
k-1wk-1
[0075]
设zk为k时刻的测量向量，它表示对当前船只状态的最优估计值，是传感器测量值和船只航行模型预估值的加权平均数，hk为测量矩阵，vk为观测噪声，表示在测量船只航行轨迹过程中接收到的与被测量无关的杂乱干扰信号，那么测量方程满足：
[0076]
zk＝hkxk+vk[0077]
设为在获得了z1，z2…
zk后对船只在k时刻的状态的最小方差估计，为用前k-1时刻的观测对船只k时刻的状态进行估计的值，因此得到第一个卡尔曼滤波方程：
[0078][0079]
设kk表示修正增益，也叫滤波增益，是对zk的修正作的进一步定义，参考递推最小二乘估计的形式，在预测结果上用zk进行一次修正就可以获得k时刻的状态估计，从而得到第二个卡尔曼滤波方程：
[0080][0081]
设状态方程的驱动噪声wk的方差阵用qk表示，观测噪声vk的方差阵用rk表示，此时要求状态噪声和观测噪声都为白噪声，且两者互不相关，所以这两个噪声的协方差阵都为0；设p
k/k-1
为的方差阵，就是同样pk为的方差阵，就是因此得到第三个卡尔曼滤波方程：
[0082]kk
＝p
k/k-1hkt
(hkp
k/k-1hkt
+rk)-1
[0083]
接着推导出估计方差阵的计算，得到第四个卡尔曼滤波方程：
[0084]
p
k/k-1
＝φ
k，k-1rk-1
φ
k，k-1t
+γ
k-1qk-1
γ
k-1t
[0085]
pk＝(i-k
khk
)p
k/k-1
(i-k
khk
)
t
+k
krkkkt
[0086]
通过给定初值船只当前状态x0及当前状态的方差值p0，结合这四个方程，就可以进行递推，从而预测出下一帧船只的位置信息，接着判断该船只是否会进入未知的海域，若即将进入未知海域，显示终端接收到信号后，对应的报警器进入报警模式，使工作人员提前预知危险，从而告知船员采取进一步的处理措施。
[0087]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要
素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0088]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
技术特征：
1.一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述系统包括：轨迹获取模块、图像语音采集模块、报警模块和显示终端；通过所述轨迹获取模块获取船只的航行轨迹，将船只的航行轨迹发送至所述显示终端；通过所述图像语音采集模块采集海面船只的图像和语音，将采集到的图像与语音发送至所述报警模块和所述显示终端；通过所述报警模块对采集的海面船只图像和语音进行处理分析，预测其危险性，将预测的结果发送至所述显示终端；通过所述显示终端对船只的航行轨迹和海面船只的航行图像、语音进行监测。2.根据权利要求1所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述轨迹获取模块包括数据发送单元，控制中心和数据分析单元；所述数据发送单元利用信号发生器将位置信号发送至所述控制中心；所述控制中心用于接收信号，获取船只的位置信息，将位置信息发送至所述数据分析单元；所述数据分析单元用于对不同时间同一船只的位置信息变化进行分析，从而得到其航行轨迹。3.根据权利要求1所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述图像语音采集模块包括图像采集单元和语音采集单元；所述图像采集单元用于采集船只在航行过程中的视频流并转化为数字图像；语音采集单元利用拾音器对船只上发生的语音信息进行实时采集。4.根据权利要求1所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述报警模块包括船只目标预测报警单元和船员报警单元；所述船只目标预测报警单元利用kalman滤波器对所述图像采集单元的每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息，若预测的位置处于危险地带，则系统进入报警模式；所述船员报警单元用于接收在船只航行过程中，船员遇到危险时报警的信号。5.根据权利要求1所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述显示终端包括显示屏、报警器和无线通话装置；所述显示屏用于显示船只的航行轨迹和海面船只的视频图像；所述报警器用于在预测到船只进入危险区域时进入报警模式；所述无线通话装置用于接收船员的呼救信号。6.根据权利要求1所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：整个船只监测系统的网络由ka波段卫星提供，满足船只航行期间的所有数据传输需求及个人使用需求。7.根据权利要求2所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述数据发送单元通过在船只上安装一个信号发生器，来实现信号的发送，所述数据处理单元通过分析不同时间同一船只的位置信息变化，得到船只的航行轨迹，整个轨迹获取过程是利用ka波段高通量卫星进行信号的发送、数据传输和接收，实现wifi的全覆盖，使整个航行过程中通信状况保持良好。8.根据权利要求3所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述图像采集单元包括ccd摄像机和图像采集卡，所述ccd摄像机用于采集船只航行过程中所拍摄的视频流；所述图像采集卡用于将拍摄的视频流转化为数字图像。9.根据权利要求4所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征
在于：所述船员报警单元通过vts系统向交管人员进行呼救，接收到呼救信号后，派出专业人员进行搜救。10.根据权利要求4所述的一种基于ka波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，其特征在于：所述kalman滤波器利用卡尔曼滤波方程确定船只目标的中心位置，对每一帧图像进行滤波，并预估下一帧船只的位置信息：设船只当前状态用向量x表示，因船只在不同时刻状态会发生变化，k-1时的状态用x
k-1
表示，k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵用φ
k,k-1
表示，k-1时刻的驱动噪声用w
k-1
表示，它是指在k-1时刻，船只系统不作用在x向量的每一个元素，k时刻的噪声驱动矩阵用γ
k
表示，它指代的是k时刻w
k
的集合，此时k时刻的状态方程为：x
k
＝φ
k,k-1
x
k-1
+γ
k-1
w
k-1
设z
k
为k时刻的测量向量，它表示对当前船只状态的最优估计值，是传感器测量值和船只航行模型预估值的加权平均数，h
k
为测量矩阵，v
k
为观测噪声，表示在测量船只航行轨迹过程中接收到的与被测量无关的杂乱干扰信号，那么测量方程满足：z
k
＝h
k
x
k
+v
k
设为在获得了z1,z2…
z
k
后对船只在k时刻的状态的最小方差估计，为用前k-1时刻的观测对船只k时刻的状态进行估计的值，因此得到第一个卡尔曼滤波方程：设k
k
表示修正增益，也叫滤波增益，是对z
k
的修正作的进一步定义，参考递推最小二乘估计的形式，在预测结果上用z
k
进行一次修正就可以获得k时刻的状态估计，从而得到第二个卡尔曼滤波方程：设状态方程的驱动噪声w
k
的方差阵用q
k
表示，观测噪声v
k
的方差阵用r
k
表示，此时要求状态噪声和观测噪声都为白噪声，且两者互不相关，所以这两个噪声的协方差阵都为0；设p
k/k-1
为的方差阵，就是同样p
k
为的方差阵，就是因此得到第三个卡尔曼滤波方程：k
k
＝p
k/k-1
h
kt
(h
k
p
k/k-1
h
kt
+r
k
)-1
接着推导出估计方差阵的计算，得到第四个卡尔曼滤波方程：p
k/k-1
＝φ
k,k-1
r
k-1
φ
k,k-1t
+γ
k-1
q
k-1
γ
k-1t
p
k
＝(i-k
k
h
k
)p
k/k-1
(i-k
k
h
k
)
t
+k
k
r
k
k
kt
通过给定初值船只当前状态x0及当前状态的方差值p0，结合这四个方程，就可以进行递推，从而预测出下一帧船只的位置信息，进一步判断该船只是否处于危险区域。
技术总结
本发明公开了一种基于KA波段卫星数据的船只航行轨迹监测系统，属于船只航行监测技术领域，包括：轨迹获取模块、图像语音采集模块、报警模块和显示终端，通过所述轨迹获取模块获取船只的航行轨迹，将船只的航行轨迹发送至所述显示终端，通过所述图像语音采集模块采集海面船只的图像和语音，将采集到的图像与语音发送至所述报警模块和所述显示终端，通过所述报警模块对采集的海面船只图像和语音进行处理分析，预测其危险性，将预测的结果发送至所述显示终端，通过所述显示终端对船只的航行轨迹和海面船只的航行图像、语音进行监测，从而解决了海上船只信号中断及船员网络接收差的问题，也增强了海上运输的安全性。也增强了海上运输的安全性。也增强了海上运输的安全性。
