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针对无人水面艇(Unmanned Surface Vessel, USV)航行状态监测及试航性能评估试验中的参数获取问题,设计一套USV航行状态监测系统。以物联网(Internet of Things, IoT)3层架构为基础,设计小尺寸、低功耗的监测方案。以多源传感器和STM32微控制器作为感知层,以远距离无线电(Long Range Radio, LoRa)网关及LoRa终端作为数据远程传输途径,以传输控制协议(TCP)作为数据远程传输协议,以云平台作为系统应用层,实现数据采集、传输和应用功能。基于监测系统要求,在应用层设置阈值实现航行状态预警功能。对系统功能及性能进行测试,结果表明,系统横、纵摇精度为±0.02°RMS,风速为(0.2±0.03) m/s,风向为±2.5°,所有监测参数技术指标均符合要求,且丢包率在通信距离小于1.4 km时为1.5%,较传统方法降低约22%。该系统可为进一步完善USV航行状态监测提供技术支持。 相似文献
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针对现有船舶海上航行安全度求解复杂、参考因素权重确定困难等方面的不足,研究影响评价模型准确性的数据来源、模型构建方法等问题,提出一种基于关系型数据库的船舶重要指标筛选方法和数据库构建及检索设计方案。构建基于模糊数学方法、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和专家评价法的船舶碰撞危险度(Collision Risk Index, CRI)求解模型,并根据实船自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据对船舶航行安全评价数学模型和构建的数据库进行验证。结果表明,基于AIS数据的船舶航行安全评价数据库具有较好的可靠性和易用性。船舶航行安全评价模型计算结果可信,符合专家经验及《国际海上避碰规则》要求,可为船舶海上航行安全评价提供技术和理论支持。 相似文献
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