基于AIS数据的渔业船舶碰撞风险度评估模型

构建一种渔业船舶碰撞风险度评估模型,并对其求解方法和计算流程进行设计.将该模型应用到基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的渔业船舶安全管理与评价系统开发中,在系统中进行AIS数据库重构和数据深度挖掘,引入模糊数学方法和层次分析法,实现对渔业船舶碰撞风险度的科学评估和预测.测试结果表明:构建的渔业船舶碰撞风险度评估模型和开发的渔业船舶安全管理与评价系统可靠,预测的结果可信,可为渔业船舶的安全管理和评价提供科学的方法.     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

基于AIS数据的船舶航行安全评价模型构建

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。