数据同步：AIS 和雷达系统的数据更新频率和时间基准可能不同，需要进行数据同步处理，确保两者的数据在时间上是一致的，以便进行有效的融合。通常采用时间戳技术，为每个数据点标记时间信息，然后通过算法将不同系统的数据在同一时间基准下进行对齐。
坐标转换：AIS 和雷达使用的坐标系统可能不同，需要进行坐标转换，将两者的数据统一到相同的坐标系统中。例如，AIS 数据通常采用地理坐标（经纬度），而雷达数据可能采用相对雷达位置的极坐标或直角坐标。通过坐标转换公式，可以将雷达数据转换为与 AIS 数据相同的地理坐标，以便进行融合处理。
目标关联：在融合过程中，需要将 AIS 信息中的船舶目标与雷达图像中的目标进行关联。这可以通过比较目标的位置、速度、航向等特征来实现。由于 AIS 提供了船舶的准确身份信息，而雷达可以提供更精确的目标位置和运动状态信息，通过目标关联可以将两者的优势结合起来，提高目标识别和跟踪的准确性。
数据融合算法：采用合适的数据融合算法对 AIS 和雷达数据进行融合。常见的算法有加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。这些算法可以根据不同的数据特点和应用需求，对 AIS 和雷达数据进行综合处理，得到更准确、可靠的目标信息，如目标的位置、速度、航向、预测轨迹等。
误差处理：AIS 和雷达数据都存在一定的误差，在融合过程中需要对误差进行处理。例如，对于 AIS 数据，可能存在定位误差、数据传输延迟等；对于雷达数据，可能存在测量误差、杂波干扰等。通过误差建模和估计，采用滤波、平滑等技术，可以降低误差对融合结果的影响，提高融合数据的质量。
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