认识船舶自动识别系统(AIS)

什么是船舶自动识别系统 船舶通信和相互识别是海上航行和近海调度管理的前提条件,在这方面人们做出了巨大的努力,但是雷达在恶劣天气和障碍物环境下的应用受到限制,VHF通信又面临语言交流的困难.因此,船舶识别以及避碰既是助航设备研究的难点,又是不可回避的问题.     

船舶自动识别系统中视觉跟踪控制研究

船舶自动识别系统AIS诞生于20世纪90年代,最初是由舰船、飞机的敌我侦察系统发展而来的,船舶自动识别系统不论在军事领域还是民用领域都具有非常广泛的应用,包括船舶定位和导航、船舶通信、渔业生产管理等。船舶自动识别系统主要由海岸基站、VHF通信器和船载基站等组成,目前,在船舶的障碍避让、船岸通信、海上交通管理等方面发挥着必不可少的作用。本文针对传统的船舶自动识别系统,将机器视觉跟踪技术应用于船舶的识别和侦察过程中,并对该系统的噪声过滤等问题进行研究,大幅提高了AIS系统的船舶识别效率,具有重要的意义。     

船岸通信国际标准研究进展(2021)

船岸通信是航运和船舶智能化发展过程中的关键“基础设施”,也是近期国际标准化重点方向之一。该文在分析船岸通信国际标准概况的基础上讨论了ISO/WD 23807项目的进展,并结合船岸通信领域未来国际标准重点研究方向提出相关建议。     

基于有源RFID技术的船舶识别与控制终端系统研究

为了实现船舶调度和控制,需要进行船舶定位识别,提出一种基于有源RFID技术的船舶识别与控制终端系统设计方法。采用装有RFID阅读器的船舶主动定位系统进行船舶的位置坐标、类型、速度以及载荷信息进行有源识别,结合GPS定位和无线网络技术进行船舶自组织网络设计。采用MSP430处理器设计船舶的有源RFID读写器,控制终端系统的硬件设计包括了处理器模块、通信模块、航行控制模块、天线模块和人机接口模块等,在ARM Cortex-M3内核中进行控制终端的核心控制电路设计,实现船舶识别与控制终端系统优化设计。系统测试结果表明,采用该系统进行船舶识别的可靠性较好,RFID应答器与识读器间的通信稳定,对船舶的总体控制效果较好。     

超宽带技术在船舶系统中的应用前景

超宽带技术是一种高速、低成本和低功耗的新兴无线传输技术,有着广阔的应用前景。通过对超宽带技术特点的介绍和船舶系统特定应用环境的分析,提出超宽带技术在船舶系统中的应用方向,为船舶系统的通信和安全等方面提供一些新的解决方案。     

船舶智能化研究现状及发展趋势

海上运输是我国重要的交通运输方式之一,面对不断增长的运输需要,行业对于新时期的船舶功能和安全性提出了更高的要求.尤其是在现代科学技术快速发展背景下,信息、通信、传感以及计算机等高新技术广泛应用其中,促使船舶各项功能愈加丰富,为船舶航行和管理提供支持,安全性大大提升,逐渐朝着智能化方向发展.文章就船舶智能化研究现状展开分...     

全船无线通信系统网络架构与可靠性研究

分析船舶通信系统发展趋势以及发展船舶无线通信系统的必要性.根据无线传输特性和船舶内部环境,提出全船无线通信系统架构.应用试验检测和仿真方法,研究无线信号在船舶钢制环境下的传输特性,并开展可靠性分析,提出解决思路和方法.研究表明,通过合理选择通信频率,构建网络架构、优化通信协议等措施,可以建立全船可靠无线通信系统.     

船船、船岸间利用AIS进行信息 交换的注意事项

船舶之间避免碰撞一直是航海安全的主题。随着船舶总量的增加及向着大型化和高速化方向发展,世界重要水道,尤其是港口及附近水域显得尤为拥挤,海上交通事故及险情频发,给航行安全和海洋环境造成了巨大的威胁。目前,船船间及船岸间的相互识别主要是船舶自动识别系统。笔者根据船舶引航实践,发现船舶自动识别系统存在一定的局限性,提出了利用船舶自动识别系统进行船舶识别及信息交换的注意事项和克服方法,以提高船舶航行的安全性。     

深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别研究

非法入侵严重影响船舶通信网络安全运行,船舶通信网络非法入侵行为具有很强的变异行为,导致当前船舶通信网络非法入侵行为的识别效果差。为了对各种船舶通信网络非法入侵行为进行准确性识别,提出深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别技术。该技术将船舶通信网络非法入侵行为识别看作是一个模式分类问题,将非法入侵行为划分多种类型,然后提取各种船舶通信网络非法入侵行为的变化特征,采用深度学习算法对变化特征和船舶通信网络非法入侵行为类型之间的联系进行分析,以区别各种船舶通信网络非法入侵行为,最后选择有代表性的船舶通信网络非法入侵行为进行了性能测试。结果表明,深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别率高于95%,非法入侵行为识别时间控制在2 s以内,可以满足现代船舶通信网络通信安全的需要。     

基于公共无线IP网络的船舶资源高效识别算法

由于传统识别算法多采用GPRS,CDMA或VHF等通信网络进行船舶资源传输,丢包和错误传输现象严重,导致船舶资源识别准确性得不到保证。针对上述情况,研究一种基于公共无线IP网络的船舶资源高效识别算法。算法通过公共无线IP网络保持不间断的传输过程,减少丢包和错误传输现象,为后续识别提供了更为全面的支撑数据。在后续识别阶段,先是进行资源预处理,包括灰度化、去噪以及背景剪除等,后利用卷积神经网络进行船舶资源特征检测,并通过距离计算,实现资源的检索与识别。结果表明,无论是从资源传输错误率和丢包率侧面,还是从识别准确率正面,本算法的表现均要好于3种传统算法,证明了算法性能。