基于AIS大数据耦合分析的沿海港口泊位利用率研究*

针对我国沿海港口能力供给水平数据跟踪方面长期存在的时效性差、人为统计过程中易出现错漏等诸多问题,分析传统泊位通过能力统计失真的具体原因,提出将泊位利用率作为评价港口服务水平的表征指标,依托地理信息系统(GIS)平台和基于船舶自动识别系统(AIS)等数据耦合的空间拓扑分析,综合考虑空间关系、航速特征、经留时间等影响因素,研发基于AIS大数据的泊位利用率算法模型,并以上海港2019年集装箱泊位利用率为例进行算法验证。结果表明,所提出的泊位利用率算法模型是可信的;提供了一种能够反映客观实际、定量分析判断港口服务水平的技术手段,可为政府部门长期动态监测港口能力与运输需求互动平衡关系,支撑政府部门决策港口发展重点和建设时序,避免空间资源浪费、重复建设、能力过剩等问题提供技术支撑。     

基于专家系统和搜索算法避碰系统的研究

介绍了一种运用了专家系统和动作空间搜索的避碰系统。运用模糊理论来推论碰撞危险度,通过A搜索算法设计避碰行为。船舶动作空间搜索算法源于运用了船舶航行规范的专家系统。通过ECDIS中的人机界面及数学仿真结果,证明了采用专家机制的避碰系统可以采取更合理的行动。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

基于动态水域网格计算的船舶领域研究

为了满足现代船舶的发展需求,结合船舶自动识别系统(AIS)数据量巨大,包含了丰富的船舶信息等优点.本文利用SQL2012对AIS数据进行处理,建立包含船舶静态信息和动态信息的数据库;借助C#程序语言,构建以中心船舶为原点的网格坐标系,并以船舶间相对距离方位计算周围船舶在网格中的相对位置坐标;对同长度和类型的船舶进行网格叠加计算,并以船舶频数的方式进行统计,采用数据处理软件Matlab以最小二乘法的方式对统计结果进行处理;对研究水域的主要船型不同尺度的船舶领域进行对比和统计分析,并对不同船型船舶领域略作讨论,总结得出开阔水域船舶领域的特点.     

“龙格-库塔”算法在航天器实时落点计算中的应用

在介绍航天器实时落点估算的作用和实现原理的基础上,分析了采用“龙格库塔”算法进行航天器实时落点估算的优势,提出了四阶“龙格一库塔”法实时计算航天器落点模型。该方法在保证航天飞行试验强实时性的前提下有效提高了航天器实时落点估算的精度,对确保成功地实施航天器安全控制和回收提供了科学的依据。     

航道水深实时监控系统的原理及实现方法

为了更好地掌握航道水深信息,引入了航道水深实时监控系统的概念。该系统是基于测深仪和AIS设备而构建的,系统由多个监控点和一个监控中心组成,监控点的测深仪采集到该点的水深数据后经过处理器调试送人AIS,由AIS将这些水深及位置信息发送出去,监控中心的AIS接收这些数据信息并将其经过解码处理之后在开发的电子海图上显示出来,从而实现水深的实时监控功能。该系统的组成、工作原理及其实现的方法通过理论分析及实验验证是可行的。     

网络计划技术在船舶修造中的应用

文章介绍网络计划技术方法,并将其应用于船舶修造的生产管理,可以克服横道图的缺点,实现利用计算机在船舶修造生产中的现代化管理。     

AIS与VTS的雷达／ARPA信息融合的研究与实现

分析了信息融合的必要性,并在信息融合基本原理的基础上,提出了信息融合的步骤,采用模糊数学中正态型隶属度函数算法实现AIS与VTS的雷达/ARPA信息融合,解决了不同设备处理同一信息的差异问题。     

Artificial forces for virtual autonomous ships with encountering situations in restricted waters

ABSTRACT

Even if the same two ships operate in the same encountering situation, the actual strategies and timing of operations may be different. Therefore, the fixed collision avoidance trajectory and ship movements are no longer suitable for simulating the real ship behaviour. This paper tries to develop an artificial intelligent system that fully sensitive to the local circumstances and command a ship in virtual environment. Based on AIS (Automatic Identification System) data, this study has developed artificial forces which help decision makings on-board independently under different situations and catching the stochastic nature of ship behaviours during collision avoidances manoeuvring. Actual ship tracks are helpful for ascertaining the parameters that contribute to artificial forces in collision avoidances, while the correlation coefficient analysis is helpful to distinguish the parameters. This study will help to develop a navigation traffic simulation to reflect the realistic ship behaviour and provide reliable information for port and waterway planning, risk analysis, and mitigation measures. The method can be used in developing algorithms for autonomous ships. The method introduced in this study lays a foundation for developing artificial forces at intersections or bends, although the model is only applicable in straight channels at the moment.     

基于无线局域网中船舶自动识别通信平台设计

随着现代航运业的发展,国与国之间的海上交流愈加频繁,海上自动识别系统成为保障各国海上安全航行的关键。基于雷达及APRA的传统识别系统技术,识别效率较低,不能满足现代航海需求。计算机网络及数字通信技术的发展,基于AIS的船舶自动识别系统成为其发展方向。本文研究现有的AIS系统,结合海上无线局域通信网络,设计基于无线局域网的自动识别通信平台,实现船舶与监控中心的高效连接。