基于云计算平台的船舶航行数据实时快速采集系统设计

为给船舶航行控制、运维等提供数据,设计基于云计算平台的船舶航行数据实时快速采集系统。该系统数据源模块利用数据采集装置采集船舶实时航行数据,通过接收机和广播信号将其传输到DDN网络模块内,该网络模块通过路由器、交换机等将船舶航行数据传输到服务模块内,该模块通过采集服务和其他服务内的单元执行数据采集、数据异常分析、告警以及采集远程控制等功能,并将数据采集、分析等结果传输到应用模块内,应用模块通过数据实时显示、数据查询等单元为用户提供数据采集与分析等结果。实验表明,该系统采集船舶航行数据较为精准,且采集数据的实时性较好。     

大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究

为了缩短船舶航行异常属性的采集时间,提高异常属性的采集效率,提出了大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究。在大数据环境下,将船舶航行异常属性的尺度空间函数展开,通过计算异常属性主曲率的大小,寻找船舶航行异常属性的边缘特征点,完成船舶航行异常属性特征点的提取。采用异常属性变异系数,得到了采集传感器节点的能量消耗,利用船舶航行异常属性采集算法的实现流程,实现了大数据环境下船舶航行异常属性的采集。实验结果表明,大数据环境下的异常属性采集方法与传统采集方法相比,异常属性的采集效率提高了46.05%。     

依据轨迹数据的船舶交通密度计算方法

研究基于轨迹数据的船舶交通密度计算方法,利用精准的船舶交通密度计算结果提升海上交通规划水平。利用AIS设备采集船舶航行轨迹数据,利用均匀参数化方法对所采集的航行轨迹数据重采样处理。将通过重采样处理获取的航行轨迹数据,划分为静止轨迹数据点以及移动轨迹数据点,依据数据点间的欧式距离,以及船舶航行方向、航行速度的相似性,选取基于密度的DBSCAN聚类算法完成轨迹数据聚类。依据船舶航行轨迹数据聚类结果,选取多维密度方法,通过更新船舶经过总数、船舶经过总时间等参数,计算船舶交通密度。实验结果表明,该方法可以依据船舶航行轨迹数据,精准计算船舶交通密度,为海上交通规划提供有效支撑。     

基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计

为了提高船舶航行的安全性,构建船舶航行安全自动评估系统,提出基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计方法。采用航向陀螺仪、三轴磁力计等敏感传感器进行船舶航行姿态参数采集,根据采集的船舶航行姿态数据进行大数据特征重组,建立船舶航行姿态参量大数据库,设计数据访问调度和参数融合算法,进行船舶航行安全大数据信息调度和特征分析,进而实现船舶航行安全自动评估。在嵌入式ARM环境下进行系统的软件开发,实现系统优化设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶航行安全自动评估的准确性较好,船舶航行安全信息大数据访问调度的实时性较高。     

无线传感器网络的船舶航行姿态在线校正

为了提高船舶航行姿态准确性,针对当前船舶航行姿态在线校正方法存在的错误大、实时性差等缺陷,提出了无线传感器网络的船舶航行姿态在线校正方法。首先分析船舶航行姿态在线校正原理,并采用无线传感器网络对船舶航行姿态数据进行实时采集,然后根据无线传感器网络采集数据对船舶航行姿态误差进行预测,并根据预测结果对船舶航行姿态进行在线校正,最后进行了船舶航行姿态在线校正仿真对比实验。结果表明,无线传感网络的船舶航行姿态在线校正精度高,船舶航行姿态在线校正速度快,船舶航行姿态在线校正效果明显优于其他方法,解决了当前船舶航行姿态在线校正过程存在的一些难题,具有广泛的应用前景。     

船舶通信网络远程监测数据自动采集方法

受到海上环境的影响,船舶通信网络数据传输实时性受限,为此,提出船舶通信网络远程监测数据自动采集方法。根据船舶在海上航行的时域理论,分析船舶通信网络远程监测数据的边缘频率分布情况,基于冗余数据在船舶通信网络中的密度分析结果,利用滤波器调整了船舶通信网络远程监测数据的参数,提取出船舶通信网络远程监测数据的特征向量,通过计算实际发送远程监测数据的总量,得到远程监测数据的采集总量最大化的约束条件,获取船舶通信网络节点接收数据总量与跳数之间的关系,给出船舶通信网络远程监测数据采集的目标函数,实现船舶通信网络远程监测数据的采集。实验结果表明,提出的船舶通信网络远程监测数据自动采集方法在降低数据冗余度的同时,也可以提高采集效率。     

基于无线传感器网络的船舶动力定位系统的研究

随着海洋开发领域的扩大,对船舶航行及停泊位置精确要求越来越严,动力定位系统成为大型船舶必不可少的设备之一。船舶动力定位系统通过传感器采集自身的动力状态及周围环境数据,再通过数据融合确定所需的推进力。针对采集数据分布广、类型多样的特性,利用无线传感网络分布式结构具有较好的处理性能。本文研究大型船舶动力定位系统数学模型,在此基础上设计基于无线传感网络的数据融合处理系统,最后进行仿真。     

嵌入式数据的船舶航行数据采集系统

针对传统船舶航行数据采集系统自身存在的采集效率低的问题,提出设计基于嵌入式数据的船舶航行数据采集系统。利用基于嵌入式技术,创建嵌入式DSP控制模块为主定位航行数据采集硬件,对传统采集系统硬件基础进行更新;修正传统采集系统内部采集算法,将浮点DSP波形成束算法写入创建的采集硬件主控,使其与采集系统对接,并对传统算法逻辑错误进行更新修正。仿真实验测试证明,提出设计的基于嵌入式数据的船舶航行数据采集系统,在采集效率低问题上具有明显的修复改善作用,满足设计需要。     

基于GPRS网络的船舶数据传输装置设计

针对在航船舶上相关数据采集和传输不便的问题,利用无线GPRS网络模块SIM900A、嵌入式控制器等,构建了一种便捷、稳定、低成本的数据传输链路。采用STM32控制器STM32F107控制数据的采集存储,并利用SIM900A远程通信模块,通过无线GPRS网络和域名服务软件与数据中心服务器连通,在异地获取在航船舶上发送的数据,实现航行数据的远距离传输。     

基于编解码卷积神经网络的船舶航速预测

为提升船舶航速预测精度,为量化分析船舶碳排放提供精确的基础数据,构建一种基于编解码卷积网络的船舶航速预测方法。利用历史的船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据训练编解码卷积网络,在不同编码器之间通过蒸馏操作抑制船舶航速数据信息冗余;在此基础上,以向量的形式将编码后的航速数据输入解码器中,获得最终的航速预测数据。试验结果表明,提出的船舶航速预测方法能准确地预测船舶航速变化,对推动航运碳排放分析和船舶节能航行研究等具有一定的指导意义。