基于卡爾曼濾波的船舶航行軌跡異常行為預測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、　　隨著船舶自動識別系統(tǒng)(AIS)，電子海圖顯示與信息系統(tǒng)(ECDIS)，全球定位系統(tǒng)(GPS)等一系列現(xiàn)代化、信息化設備在航海領域及海事交管部門的運用與普及，越來越多的研究者投入到如何有效地從這些設備接收到的海量數(shù)據中挖掘有用信息的研究中來。在眾多研究中，對于海事交管部門而言，船舶異常行為的智能發(fā)現(xiàn)與預測尤為重要。課題從實驗平臺搭建到船舶航跡聚類再到異常的發(fā)現(xiàn)與預測，層層遞進地論述了一種對基于航行軌跡的船舶異常行為作預測的算法研究。

2、
　　在基礎實驗平臺方面，搭建了算法研究所用的基于S-57等國際相關標準的電子海圖顯示與信息系統(tǒng)實驗平臺。其中，詳細闡述了該實驗平臺的開發(fā)技術、模塊分類、設計與實現(xiàn)方面的內容。
　　在航行歷史軌跡的挖掘方面，從船舶自動識別系統(tǒng)的數(shù)據解碼過程入手，將所得船舶歷史數(shù)據作為數(shù)據源。以DBSCAN算法為理論基礎，在VS2008和SQL Server 2005環(huán)境下構建仿真實驗，挖掘船舶歷史航跡圖譜。該密度聚類過程得到的正常船舶

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