AIS在内河使用中存在的问题与对策研究

通过实验室的AIS设备采集了大量航经长江武汉段船舶AIS的信息数据,筛选了船名、船舶尺寸、船舶类型和船首向等代表性数据作为评价因子,随机抽选30d的数据进行统计分析,找出了AIS在内河使用中存在的主要问题,探讨了由此可能带来的对船舶航行安全、船舶交通流统计不良影响情况,并提出了针对性的改善对策,旨在对AIS设备在内河使用的规范性管理提供参考.     

最新船舶综合导航系统浅析

本文以英国船商公司（Transas Marine Ltd.）最近推出的船舶综合导航设备为例,分析介绍了该系统所包含的最新船舶综合导航系统（INS）、新型的电子海图系统、基于PC机的雷达系统、船舶综合数据显示系统（Conning）的特点,重点讨论了该系统具体的功能。     

船载AIS与ARPA在避碰中组合使用的探讨

文章从船载AIS与ARPA在船舶避碰中的地位出发,通过对各自获取避碰参数的计算机理分析,对实际应用中覆盖范围的广泛性、跟踪信息的可靠性、避碰计算的快速性进行比较,得出各自的优缺点,并就船舶驾驶人员在应用过程中如何综合应用、取长补短、达到优势互补提出相应建议。     

基于多线程的船载自动识别系统报文解析

为了改善单线程模式下船载AIS报文解析效率低下,实时性不高等问题,设计一种基于多线程技术的AIS报文解析优化系统.通过研究AIS报文的相关特征,分析AIS报文解析的需求,总结一般AIS报文解析方法容易出现的问题.提出利用多线程解析AIS报文的思想;对比多线程的各种关键技术,根据AIS报文特点提出一种利用事件同步的多线程船载AIS报文解析方法,并给出具体实现步骤.在VC++环境下实现该方法,并应用于工程项目.实践证明:该方法与一般的单线程和多线程AIS报文解析相比,系统资源占用少、实时性高,并具有较高稳定性.     

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。     

基于AIS的新一代船舶引航信息系统

为保障港口船舶引航的安全和高效,分析现有引航系统的不足,设计出一款集卫星遥感影像图、PDA嵌入式、WLAN无线通信、GPRS、AIS于一体的新一代船舶引航信息系统,经应用证明该系统功能强大、便携性好,能够为港口船舶引航作业提供强有力的支持。     

船舶ARPA设备应用效能研究

ARPA是用于船舶避碰的主要设备,对减少船舶碰撞发挥了重要作用。由于工作原理和设备性能等方面的原因,ARPA在功能上存在一定局限性,因此需要采取措施,为船舶导航和避碰系统提供更精确可靠的数据,确保船舶航行安全。     

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.     

内河船舶AIS网络通信性能研究

随着船舶数量的日益增长,密集通航水域AIS系统的信道负载迅速增大,出现系统时隙冲突、信道拥塞、AIS网络通信异常等现象,导致AIS应用的可信度降低,成为船舶航行安全的隐患.为了更为精确、及时地反映AIS网络通信性能的实际状况,基于AIS综合应用平台实时监测AIS网络通信性能指标,以长江武汉段AIS数据为基础,选取一周的指标监测数据,从网络容量、网络信道负载率、网络吞吐率、网络阻塞率、网络利用率5个方面对该水域AIS网络通信性能进行评价分析,并通过仿真研究了AIS网络通信性能的变化趋势和极限状况.研究结果表明现阶段长江干线武汉段AIS网络信道负载率在15%左右,吞吐率接近100%,通信性能良好.随着船舶数的增加,网络信道负载率达到60.5%时,出现AIS网络通信阻塞现象,并得到通信阻塞时13种运动状态下的船舶数分布.研究结果客观、准确地反映了研究水域的AIS网络通信性能,为内河海事主管机关监控、管理、调控AIS系统提供技术支撑.     

基于船舶AIS及签证数据的长江内河货运阻抗及分布模型研究

为了研究长江内河各航段复杂多变的航道环境对水路货物运输的影响,根据船舶AIS数据及三峡船闸过闸数据建立一种考虑不同月份、不同航段的船舶逆水而上、顺流而下2种情况的货运阻抗函数,并基于Matlab求解得到长江内河重要港口节点之间不同月份的时间阻抗矩阵.以2010年10月船舶签证数据为例,结合距离阻抗矩阵和时间阻抗矩阵,标定阻抗函数为幂函数和指数函数下的重力模型的参数,建立相应的货运分布模型.并在不同模型下分别预测了2012年10月货运量分布情况.对货运实际观测值和模型预测值结果进行货运距离分布(trip length distribution,TLD)方法检验.结果显示,以时间为阻抗指标的幂函数和指数函数重力模型预测结果的重合率(coincidence ratios,CR)值分别为0.83和0.86,比对应的以距离为阻抗指标的预测结果的CR值0.81和0.82要高,所建立的以时间阻抗模型更能反映长江内河货运实际情况.