提升算法下船舶AIS航迹数据压缩方法

为保证船舶AIS航迹数据的有效管理,提升船舶管理水平,研究提升算法下船舶AIS航迹数据压缩方法。该方法通过IEC61162-1标准和ITU1371-1协议,转换AIS轨迹数据格式,采用基于偏序集的规则链方法清洗转换后的AIS数据,并完成数据中经度和纬度的坐标转换。将数据存储在SQLite数据库,并按照时间顺序将其导入提升算法中,通过该算法压缩船舶AIS航迹数据,获取船舶AIS压缩后航迹数据。测试结果显示：该方法的压缩率均在90.6%以上,数据长度损失率最大值为0.11%,压缩效果较好,并且可保证压缩后数据的完整性;压缩后可较好地保存船舶转向行为数据点,确保数据的效用成果,提升船舶的管理水平。     

基于虚拟仪器的船舶监控系统研究

船舶监控系统的研究对船舶安全起着至关重要的作用,有助于提升船舶导航能力和海上交通管理能力。该文提出的基于虚拟仪器的船舶监控系统,应用LabVIEW图形化编程语言开发了AIS信息处理系统,能够实时采集网络最新发布的船舶信息数据,进行信息的解析和存储,同时应用Google Earth显示船舶的位置及路径信息。系统选用Kalman滤波对船舶的航迹进行跟踪优化,结合BP神经网络对船舶航迹进行预测。系统可实现AIS数据采集、解析、存储、显示、分析等多项功能。     

利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究

由于船舶航行受海上环境的影响而产生航迹误差,为了准确控制船舶航行轨迹,提出利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究。根据AIS数据挖掘算法,提取船舶航行轨迹点数据特征,利用船舶航行轨迹点数据库中航行线路设置信息与目标对象运动信息之间的相似性,挖掘出船舶航迹动力定位数据,将AIS数据挖掘算法映射到船舶海上航行领域中,提取出AIS船舶位置采集点,通过设定阈值得到船舶航行转向点,将所有转向点连接成线,初步生成船舶航行轨迹点,利用船舶轨迹点生成流程,实现船舶航行轨迹点的生成。实验结果表明,基于AIS数据挖掘的船舶轨迹点生成方法在精度和时间上,都可以准确控制船舶航行轨迹。     

一种提高电子海图上船舶航迹显示速度的方法

在电子海图上叠加显示船舶运动轨迹对船舶航迹分析和海上事故回放具有重要意义.船舶AIS(Automatic Identification System)报文提供了一种新的船舶动态和船舶运动轨迹获取方式.由于有关船舶动态的AIS报文发送频度较高,致使船舶运动轨迹点较为密集,这种情况将会导致电子海图系统在显示较长时间段船舶运动轨迹时,速度下降,从而降低了系统的用户友好性.利用垂距法对船舶动态数据按照电子海图显示比例尺进行分层.当电子海图显示比例尺较小时,仅显示船舶运动轨迹轮廓,而当显示比例尺逐渐增大时,显示海图显示地理范围内更详细的船舶运动轨迹信息.实验表明该方法能有效地提高船舶运动轨迹的显示速度.     

内河AIS与VTS的信息融合技术研究与仿真

船舶交通管理系统(VTS)在提高船舶航行效率、保障船舶航行安全等方面具有重要作用。传统的船舶交通管理系统采用雷达等传感器作为基本检测手段,受到雷达探测距离和精度等技术条件的限制,在船舶定位、导航等方面存在一定的缺陷。随着互联网技术和信息融合技术的发展,雷达探测器与船舶自动识别系统(AIS)相结合的船舶交通管理系统成为研究的热点。船舶自动识别系统(AIS)结合了信息技术、互联网技术和通信技术,对船舶的航向、航迹、航速等信息采集和处理,并利用VHF发送给信号覆盖区域内的其他船只。本文针对我国内河航运船舶的交通管理系统,研究了AIS与雷达信号的信息融合算法、航迹关联算法等,对提高内河船舶交通管理系统的性能有重要的作用。     

船用ARPA雷达与AIS信息融合的实现

将AIS信息融人到ARPA雷达系统中,为船舶导航和避碰系统提供更精确可靠、更实用的数据.归纳出ARPA雷达与AIS信息融合的系统框架,针对基于模糊数学和统计加权方法进行航迹关联的不足,提出基于灰色理论的航迹关联算法.模拟实验的分析结果表明,目标船在40艘左右的情况下,识别准确率为98%～99%,具有较高的航迹关联匹配率.     

基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法

雷达和船舶自动识别系统(AIS)是保证现代船舶航行安全的重要导航设备。针对1部雷达和1部AIS得到的目标航迹进行融合,提出1种基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法,采用模糊数学中的正态隶属函数法来进行航迹相关,数据融合则采用参数加权方法,并将融合后数据进行多项式拟合,用以提高导航数据信息的精度与可靠性。通过仿真实例验证了此方法的可行性与有效性。     

船舶自动识别系统数据分布式存储方法

目前船舶存储自动识别系统(AIS)数据主要用关系数据库.随着时间的推移,积累的AIS数据量逐渐增大,面临的问题是如何高效率地存储和查询长期的AIS数据.现利用键值对构建AIS数据存储结构模型,通过建立分布式数据库来存储长期的AIS数据.实验结果表明:构建的分布式数据库模型可以存储海量AIS信息,基于键值对的数据存储结构提高了AIS信息查询速度,为船舶轨迹的长期查询提供了一种有效的方法.     

数据挖掘技术在船舶航迹拟合中的应用

近年来,针对船舶航迹拟合的研究日益增加。但原有船舶航迹拟合方法在使用中,常出现拟合结果与实际航迹相差较大的问题。因而采用数据挖掘技术展开优化,设计基于数据挖掘技术的船舶航迹拟合方法。在船舶中引用AIS系统,获取船舶行驶数据。采用数据挖掘技术中的模式挖掘算法对采集到的数据进行预处理。使用上述处理后的数据,构建船舶航迹拟合模型。至此,基于数据挖掘技术的船舶航迹拟合方法设计完成。构建实例测试分析环节,将此方法拟合结果与原有方法拟合结果和实际航迹进行对比,获取航迹相似度。通过对比可知,此方法相似度高于原有方法。由此可知,基于数据挖掘技术的船舶航迹拟合方法拟合效果更佳。     

船舶雷达和AIS大数据可视化研究中Web技术的应用

在船舶的日常营运中,雷达系统和AIS系统是船舶导航、通信和目标探测不可或缺的关键系统,雷达和AIS系统的运行会产生海量的船舶数据,船舶雷达和AIS大数据分析已经成为一项研究热点。本文结合船舶雷达和AIS系统的数据特点,利用web客户端的Web GL技术进行了船舶雷达和AIS大数据的可视化研究,将船舶雷达与AIS大数据以动态Web海图的形式实现可视化。     

通信系统的AIS与雷达信息融合技术研究

在船舶通信系统中,船舶雷达和船舶自动识别系统AIS各有优劣,AIS系统可以准确测量雷达盲区的地理信息,而雷达系统的装机范围更广泛,同时应用也更广。本文研究的主要目的是,将船舶自动识别系统和雷达系统有机结合,为船舶通信系统提供精确的导航信息。本文重点研究了雷达系统与自动识别系统信息融合过程的航迹关联、时间对准、误差分析等3个内容,对于改善现阶段的船舶通信系统有重要意义。     

海上无人驾驶技术中的数据融合应用技术

现有的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术存在数据精度差、数据波动大的弊端,为了解决上述问题,提出海上无人驾驶船舶数据融合应用技术研究。AIS与雷达设备采集的船舶数据存在较大的差异,采用聚类方法与高斯-克吕格投影方法分别对数据的时间与空间进行校准,得到采集时间序列一致、表述一致的船舶数据,以此为基础,利用模糊数学算法对目标船舶的关联航迹数据进行求取,以关联航迹数据为依据采用加权融合算法对AIS与雷达数据权值进行分配,实现海上无人驾驶船舶数据的融合应用。通过性能测试得到,与现有的数据融合应用技术相比较,提出的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术极大的提升了数据精度,降低了数据波动的幅值,说明本文方法的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术具有更好的性能。     

基于OD切分的船舶AIS航迹

通过对船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据进行深入挖掘,获取船舶海上交通特征信息。以频繁往返于厦门港水域的船舶"中远之星"号为例,基于Hive数据仓库和R语言平台,利用探索性分析和可视化等数据挖掘技术,得到反映船舶海上交通特征的信息。建立合理有效的航迹插补、航迹切分及子航迹段合并算法,得到若干个能清晰反映船舶运动路线的OD(出发点—终点)航迹。研究成果可为船舶航迹聚类、船舶异常行为检测和海上交通安全监控等奠定基础,从而实现船舶交通管理系统的智能化。     

VTS与AIS联合船舶物联网信息融合关键技术

随着船舶物联网技术的广泛应用,为船舶管控、状态监测、环境探测等提供了新的模式。船舶物联网的基础是AIS和VTS系统,单一系统的采集信息无法全面分析船舶运行状态,同时,多个系统的采集信息存在冗余相关,如何实现信息的有效融合,成为船舶物联网技术发展的关键。本文设计分布式船舶物联网信息融合模型,提出以灰色理论为基础的航迹关联模型和以Kalman滤波算法为基础的航迹融合模型,有效提高AIS和VTS系统间信息融合的效率和准确性,以及系统的可靠性和生存能力。     

基于传感网络的船舶触礁远距离预测系统

本文设计了一种船舶触礁远距离预测系统,该系统利用自身传感器网络和AIS数据对船舶的位置、航迹等数据进行分析和处理,并完成数据的坐标转换、速度转换,然后对船舶在一定时间内的航迹进行预测,确定船舶与远距离礁石的位置关系,对是否发生碰撞事故进行预测。本文的研究有助于提高船舶的航行安全性,减少船舶的触礁风险。     

基于大数据技术的船舶定位导航和航迹预测

船舶定位导航和航迹预测研究具有重要的实际意义,为了提高船舶定位导航和航迹预测精度,设计了基于大数据技术的船舶定位导航和航迹预测方法,首先对船舶定位导航和航迹预测研究现状进行分析,找到船舶定位导航和航迹预测中存在的难题,然后引入大数据技术——卡尔曼滤波算法实现船舶定位导航和航迹预测,最后测试结果表明,本方方法可以描述船舶定位导航和航迹的变化特点,船舶定位导航和航迹预测精度大于90%,而且船舶定位导航和航迹预测准确性要高于其他方法。     

基于Unity3D的船舶航迹三维显示系统

传统的船舶航迹三维显示系统存在数据处理速率低、三维显示精准度低的缺陷,为此提出基于Unity3D的船舶航迹三维显示系统。系统的核心部分是软件部分,所以主要对系统软件进行设计。根据系统的目的提出航迹三维显示系统的总体架构,将获取的船舶航迹参数进行处理得到ADS数据,然后对其进行颜色处理,并将处理后的数据存储为KML文件。采用Unity3D游戏引擎对三维显示背景进行搭建,通过数据信息子系统的建立与三维显示背景的搭建,实现船舶航迹三维显示系统的运行。实验结果显示,设计的船舶航迹三维显示系统的数据处理速率与显示精准度均比传统系统高出30%及20%,说明设计的船舶航迹三维显示系统具备极高的有效性。     

基于云存储的船舶通信数据存储平台设计与应用

随着海洋各类电子信息广泛应用,传统的基于单中心的通信数据存储平台性能已经越来越不能满足数据类型及数据量的极速增长。基于云平台的存储系统可以通过分布式的物理资源对数据进行统一存储,不仅提高了存储数据效率,并且通过云存储中心可以对各种类型的存储数据进行检索,可实现不同物理地址数据的共享。本文针对不同区域的船舶AIS系统,在研究AIS数据信息特征的基础上,设计基于云存储的信息共享平台,最后进行仿真。     

船联网信息模型与能力分析

主要研究船联网信息模型,通过对现有船舶信息化平台与设施的学习,给出一种AIS与VTS相融合的船联网信息模型。该方法利用AIS能够精准获取船舶位置信息的优点,结合VTS善于捕捉船舶动态信息的特点,形成了特征级融合的船联网信息模型。航迹跟踪的准确度说明本文给出的船联网模型具有较强的数据处理能力。     

基于AIS数据处理技术的船舶综合导航技术研究

AIS系统不但能够提供与船舶数据相关的静态信息,而且还能提供与船舶航行相关的动态信息,为了利用AIS的优势,本文将AIS技术与船舶导航技术进行集成,给出一种基于AIS数据处理技术的船舶综合导航系统设计。实现结果表明,AIS提供的数据能够有效帮助导航系统进行航线的规划,减少船舶避碰事故的发生。