考虑游览船运营特征的航道通过能力评价方法

为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系，以经典航道通过能力模型为基础，构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明，本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下，黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态；当过境船到达超过69艘/h时，建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策.     

考虑游览船运营特征的航道通过能力评价方法

为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系，以经典航道通过能力模型为基础，构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明，本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下，黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态；当过境船到达超过69艘/h时，建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策.     

山区航道AIS信号场强分布特性

船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS) 在内河应用中, 由于山区遮挡产生大量的信号盲区, 使其效用受限, 使用Okumura-Hata模型研究了AIS通信系统在这些地区的可靠性。在长江三峡坝区航段上基于坝河口、石牌、西坝3个基站设置了29个测点, 其中山区地带为13个测点, 开阔地带为16个测点。测量了所有测点的实际场强, 并与理论场强进行对比分析。使用线性回归法对Okumura-Hata模型的修正参数进行优化, 计算了山区地带13个测点和开阔地带16个测点中距离大于2.9 km的9个测点的修正场强。为验证修正模型的准确性, 在重庆永川航段设置6个测点进行验证试验。分析结果表明: AIS信号在传播过程中3 km为临界距离, AIS信号传播距离小于3 km时, 曲线较平缓, 信号较好, 传播距离大于3 km时, 曲线较陡峭, 信号质量急剧变差。Okumura-Hata模型计算的理论场强与实际场强分布趋势吻合, 但在具体数值上存在差距。验证试验中6个测点的实际场强平均值为-106.636 dBm, 理论场强平均值为-100.982 dBm, 修正场强平均值为-107.710 dBm, Okumura-Hata模型计算结果的平均误差为5.654 dBm, 平均准确率为94.615%, 修正模型计算结果的平均误差为1.071 dBm, 平均准确率为98.329%。     

液化天然气船通航模式下的航道通过能力评价方法

针对液化天然气(Liquefied Natural Gas，LNG)船通航的特殊性，提出一种船舶领域的实证方法，以定量界定LNG船移动安全区尺度，并构建LNG船通航模式下的航道通过能力模型。根据五号沟LNG码头所在航道船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析。研究结果表明，LNG船移动安全区尺度误差在15~28 m，具有较高的精确度。LNG船进港通航影响下的同向和逆向航道通过能力分别为110~250艘·h-1、120~230艘·h-1；LNG船出港通航影响下的同向和逆向航道通过能力分别为140~240艘·h-1、90~230艘·h-1。从通航效率的角度， 建议LNG船在满潮前1 h的白天时段进港，航速可保持11 kn以上，但不应超过规定的最大航速； 从通航安全的角度，建议 LNG 船在满潮后 1 h 的白天时段出港且航速保持 9.5 kn 以下，以保障 LNG船航行安全。     

基于船舶流的交通时间阻抗模型

为确定航道的交通阻抗,研究了船舶交通流的基本特性,分析了无船闸航道基本段与船闸的通航特点,建立了基于船舶交通流理论的交通时间阻抗计算模型,以客观的描述船舶交通出行时在不同交通流状态下的运行效益.算例计算分析表明,模型是可行、可靠的,能够根据船舶运行的基本实测数据确定任意路径的时间交通阻抗.     

AIS原始数据的数据库存储及统计功能实现

针对现有VTS(Vessl Traffic System)模拟器缺少利用AIS(Automatic Idnentification System)数据进行历史交通流规律的相关统计功能的不足,采用Postgre SQL建立用于存储天津港AIS历史数据的数据库,以电子海图为显示平台,结合Tee Chart图表插件作为辅助显示工具,对AIS原始数据按照通常操作人员的需求进行处理,实时给出天津港港区的历史船舶交通概况。设计出良好的人机交互界面,实现船舶历史轨迹的简单重绘,按照船舶类型、吃水、长度以及任意门线(进出港航道的截面)得出统计结果,可再现天津港的历史交通流规律,且以图表的形式展现统计结果,为研究天津港的交通流模型及VTS操作人员进行决策提供数据支持。     

基于AIS数据的船舶安全航行水深参考图

通过挖掘海量AIS数据, 提出了一种新的航道水深信息获取方法, 即构建船舶安全航行水深参考图; 采用数据预处理的方法对历史与在线的AIS数据进行清洗和修补, 生成船舶运动轨迹; 选定船舶航行区域的时间与经纬度, 采用K-means聚类算法对船舶航行过程中的吃水数据进行聚类分析, 得到不同安全航行区域的船舶分类, 运用BP神经网络模型预测并补齐AIS数据中缺失的船舶最大吃水信息; 分割船舶历史轨迹, 当子轨迹的时间间隔在10~20min时, 采用Spline插值方法对船舶轨迹中的丢失数据进行插值; 采用凸包构建同类船舶的安全航行水深区域图, 将不同吃水类型船舶的安全航行水深区域图合并, 得到船舶安全航行水深合并图; 将不同吃水类型的船舶安全航行水深合并图与航道图叠加, 得到船舶安全航行水深参考图。试验结果表明: 当聚类算法参数设置为4时, 聚类后得到4类船舶, 对应的船舶最大吃水范围分别为0.1~4.8、4.8~6.6、6.6~10.0、10.0~13.0m, 对应的至少可通航船舶吃水分别为1.8、2.4、3.3、5.0m, 说明船舶最大吃水与至少可通航船舶吃水呈正相关关系; 构建的船舶安全航行水深参考图在电子航道图中覆盖了86%的航道, 并与航道图的深水部分重合率为80%, 因此, 构建的船舶安全航行水深参考图能反映航道水深的真实情况, 满足不同类别船舶的导航需求。     

基于AIS数据的受限水域船舶领域计算方法

为获取受限水域船舶领域, 提出一种利用海量AIS数据建立模型的方法。选取目标船舶的AIS数据, 将其附近水域网格化, 考虑了船舶尺寸, 计算了他船船体出现在每一个网格中的频数, 提取单船网格频数图, 将同一类型的目标船舶网格频数图叠加, 形成了特定类型船舶的网格频数图。将网格频数图按频数填充颜色, 可清晰地显示船舶领域的形状, 利用断面分析测量船舶领域长度。选用上海港南槽水域的AIS数据对方法进行验证, 统计了60~79、80~99、100~119、120~139、140~159m共5类不同长度船舶的船舶领域。分析结果表明: 由于考虑了船舶尺寸, 5类船舶的领域在长轴方向较船首向存在向左舷偏转的夹角, 角度分别为3.37°、9.46°、17.53°、10.78°、8.13°; 船舶领域长度与船舶长度的比值依次递减, 比值分别为6.00、5.80、5.67、5.43、5.13。可见受限水域内船舶领域形状为不规则椭圆, 且船舶领域长度与船舶长度的比值并非为定值。     

西江航道船舶流的概率分布特性

为了提高内河航道通过能力,分析了船舶交通流的到船分布和船头间距分布特性。以西江航道2004年日到船统计量为样本,运用数理统计方法,给出了日到船分布与船头间距分布的假设检验,运用时间保证率方法将实测数据点与概率分布的理论值进行了比较。比较结果表明其相对误差均在5%以内,说明内河航道日到船艘数服从正态分布,日船头间距近似为爱尔朗分布。     

AIS及对AIS培训的设想

为了保证海上航行安全，IMO决定在2002年在7月1日开始在船舶配备AIS，AIS的核心技术是SOTDMA信息传输技术，该技术根据一定的时隙分配原则，使每个移动站在一帧中的指定时隙发送本船的信息，每分钟分为2250个时间段，每一时隙可以发送一条完整的船舶信息，AIS有87B和88B二个VHF信道，可提供4500个时隙，每条船舶能在没有基站控制的条件下自主地选择一个与他船不发生冲突的时间段和相应的时间段来发布本船的信息，为推广和应用这一新技术应进行分阶段，分层次培训骨干，以骨干带动使用人员。通过拔号上网，调看已运行的AIS基站的数据，制作多媒体教学软件，利用GPS模拟信号产生器，电子海图和AIS设备模拟AIS船站数据等培训。     

珠江口水域船舶避碰网的构想

针对船舶在珠江口水域航行时面临的复杂环境,提出以建立珠江口水域船舶避碰网来监控船舶安全航行的构想.探讨了建立珠江口水域船舶避碰网的重要性和可行性,提出了珠江口水域避碰网的体系结构,讨论了避碰网中存在的6种通信关系.     

基于AIS的船舶避碰辅助决策系统模块技术研究

在假设各船装备船舶自动识别系统的基础上,提出了基于船舶自动识别系统的船舶间协商的辅助避碰决策系统,建立了系统的设计模型,并对系统进行了功能分析.     

Accuracy Analysis of Position Estimation Based on Measurements of Received Signal Strength Difference

The performance of a cellular location system based on received signal strength difference (RSSD) is investigated. In the cellular location system, each mobile station needs to measure the signal strength transmitted by surrounding base stations, and sends its measurements to the service base station. Using the strength differonce between the service base station and neighboring base stations, the position of a mobile station is estimated. The related Cramer-Rao lower bound (CRLB) on the location error of this method was derived, and numerical simulations are made to discuss the influences of the number of base stations, correlation coefficient of shadowing attenuation, and cell radius on CRLB. The results show that the CRLB is positively correlated with the standard deviation of shadowing attenuation and cell radius, but negatively correlated with the number of base stations and the correlation coefficient of shadowing attenuation. In addition, the CRLB results obtained in this paper were compared with those of the cellular location system based on received signal strength (RSS) measurements, which reveals that the former is more fight.     

多层次多目标重点避让船模糊优选模型

为解决船舶避碰自动化领域的多船智能避碰决策问题, 建立了多层次多目标重点避让船模糊优选模型。分析了碰撞危险度和避让难易程度对重点避让船决策的影响, 通过划分相互关联的有序层次结构使问题条理化, 利用多目标模糊优选理论, 建立了相应的模糊优选模型, 以低层次的输出作为高层次的输入, 对每一层次的单元系统进行优化计算, 利用相对优属度向量进行排序, 确定重点避让船。模拟计算了一艘船同时和7艘目标船相遇时重点避让船相对优属度向量, 按相对优属度越大排序越前的原则确定目标船3为重点避让船, 决策结果正确, 该模型可行。     

AIS报文异常动态信息甄别方法

针对船舶自动识别系统(AIS)报文中的异常动态信息, 提出一种基于概率推理的包括先验知识提取、证据建模、证据合成与权重系数优化4个步骤的识别方法, 运用似然度建模方法将经过人工识别的AIS数据中的速度、航向角和轨迹位置信息转化为0~1之间的证据信度, 并用证据推理(ER)规则合成, 以验证过的AIS数据作为输入, 采用非线性优化方法修正证据权重系数, 利用武汉天兴洲大桥水域轮渡与武桥水域货船的AIS数据进行验证试验。试验结果表明: 在优化权重系数下武汉天兴洲大桥水域轮渡的正确数据、错误数据、总体数据识别准确率分别为91.67%、97.62%、92.63%;以总体偏差最小为目标时, 武桥水域货船的正确数据、错误数据、总体数据识别准确率分别为91.79%、89.87%、91.65%;以正确数据偏差最小为目标时, 武桥水域货船的正确数据、错误数据、总体数据识别准确率分别为93.18%、49.95%、90.03%。可见, 基于ER规则的AIS动态信息甄别方法能针对不同的优化目标灵活调整证据权重系数, 具有接近人工水平的识别准确率。