SOTDMA技术在AIS系统中的应用

SOTDMA技术也就是所谓的自组织时分多址接续技术，主要应用在移动通信方面，特点是无须控制站的干涉就可以快速解决移动的站冲突，在海上AIS系统中得到广泛的使用。     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

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.     

VTS中雷达信息与AIS信息融合的探讨

文章对VTS中雷达信息与AIS信息的来源、种类与特点进行了比较,论证了两者信息融合的可行性与必要性,同时给出了信息的融合模型与方法,也提出信息融合需要进一步解决的问题.     

基于AIS的商船雷达性能分析方法

利用模糊综合评价将雷达数据和AIS数据进行融合形成两者的共同航迹,实现信息互补和位置的精确定位。首先将雷达和AIS测得不同坐标系下的位置信息变换到同一个平面坐标系中;其次统一传感器的信息,由于二者对同一目标所采集到的时间不同;然后综合考虑航行速度、航行角度和航行距离来确定航迹;最后实现信息融合,通过实验验证基于AIS的商船雷达性能分析是可行的。     

甚高频数字交换系统发展现状及推进工作建议

梳理甚高频数字交换系统(VDES)发展现状,分析VDES技术发展趋势和发展过程中面临的挑战;综合对比国内外VDES基站、VDES船台、VDES卫星的技术优缺点,并在VDES国产化、应用开发、设备准入、甚高频数字链路监测、VDES-R模式、标准体系、实施承担对象等七个方面提出我国VDES系统建设思路.     

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。     

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。     

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。     

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。