1.一种非冲突状态船舶集群态势分析方法，其特征在于，其包括：

将船舶感知区域划分为多个虚拟动态网格；

对船舶集群态势进行多视图分析，在所述多个虚拟动态网格中对目标船的作用力通过作用粒度进行描述；

采用模糊逻辑规则结合所述作用粒度，得到所述虚拟动态网格内船舶对所述目标船的作用力；

根据所述多个虚拟动态网格之间的作用力，得到船舶集群态势对目标船的作用力集合；

其中将船舶感知区域划分为多个虚拟动态网格包括：

以所述目标船为中心，以所述目标船与干扰船的安全会遇距离以及动界半径为新的半径，向外划分圆周区域；

将所述船舶感知区域从内到外依次划分为碰撞区域、主要干扰区域和次要干扰区域；

通过所述碰撞区域、所述主要干扰区域和所述次要干扰区域结合对会遇区域的角度划分结果，得到24个虚拟动态网格；

其中对船舶集群态势进行多视图分析，在所述多个虚拟动态网格中对目标船的作用力通过作用粒度进行描述包括：以所述目标船为中心，按照非冲突会遇的类型将所述船舶集群态势划分为相互叠加的三个视图，其中所述非冲突会遇的类型包括平行非冲突会遇和驶离非冲突会遇，所述三个视图包括第一视图、第二视图和第三视图，所述第一视图为仅考虑船舶会遇局面的船舶集群态势划分图，所述第二视图为考虑所述干扰船驶离所述目标船的非冲突会遇情况下的影响划分图，所述第三视图为考虑所述干扰船航向平行于所述目标船航向的非冲突会遇情况下的影响划分图；

根据所述目标船在船舶集群态势中的安全会遇距离确定可穿过安全间隙，基于所述可穿过安全间隙确定所述目标船的可航路径，得到所述多个虚拟动态网格的连通性；

在所述虚拟动态网格中选取一艘虚拟的代表船，对所述主要干扰区域内的主要干扰船和所述次要干扰区的次要干扰船进行统计，得到所述虚拟动态网格中的作用粒度；

其中对所述主要干扰区域内的主要干扰船和所述次要干扰区的次要干扰船进行统计包括：对所述主要干扰船和所述次要干扰船的船型、行驶倾向性、相对距离、速度数值差和船舶区域服务水平的各项属性进行统计，并分别取所有干扰船的各项属性的统计结果中比例最大的值作为所述代表船的各项属性，其中所述代表船用以表示所述虚拟动态网格内的船舶整体状态。

2.如权利要求1所述的非冲突状态船舶集群态势分析方法，其特征在于，当所述目标船或所述干扰船的船长大于50米时，所述新的半径为6海里。

3.如权利要求1所述的非冲突状态船舶集群态势分析方法，其特征在于，所述采用模糊逻辑规则结合所述作用粒度，得到所述虚拟动态网格内船舶对所述目标船的作用力包括：对所述平行非冲突会遇局面下的船舶集群态势进行模糊推理，分别得到所述目标船的船型的模糊集合为{小，中，大}，相对距离的模糊集合为{小，中，大}，行驶倾向性类型的模糊集合为{高效型，中庸型，低效型}，区域服务水平的模糊集合为{畅通，缓慢，拥挤}。

4.如权利要求3所述的非冲突状态船舶集群态势分析方法，其特征在于，所述采用模糊逻辑规则结合所述作用粒度，得到所述虚拟动态网格内船舶对所述目标船的作用力还包括：对所述驶离非冲突会遇局面下的船舶集群态势进行模糊推理，分别得到所述目标船的船型的模糊集合为{小，中，大}，行驶倾向性类型的模糊集合为{高效型，中庸型，低效型}，区域服务水平的模糊集合为{畅通，缓慢，拥挤}，速度数值差的模糊集合为{正，零，负}。

5.如权利要求1所述的非冲突状态船舶集群态势分析方法，其特征在于，所述对会遇区域的角度划分结果为：按照干扰船位于所述目标船的方位角为350°～5°、5°～67.5°、67.5°～112.5°、112.5°～175°、175°～185°、185°～247.5°、247.5°～292.5°、292.5°～350°对会遇区域进行划分，得到8个扇形区域。

6.如权利要求5所述的非冲突状态船舶集群态势分析方法，其特征在于，所述根据所述多个虚拟动态网格之间的作用力，得到船舶集群态势对目标船的作用力集合包括：对所述8个扇形区域内分别计算所述多个虚拟动态网格内船舶对所述目标船的作用力，所述作用力的表达式为[相邻虚拟动态网格作用力，相隔虚拟动态网格作用力]；

根据所述8个扇形区域内的作用力得到船舶集群态势对所述目标船的作用力集合，所述作用力集合的表达式为[P1区域作用力，P2区域作用力，P3区域作用力，P4区域作用力，P5区域作用力，P6区域作用力，P7区域作用力，P8区域作用力]。