內(nèi)河AIS錯誤數(shù)據(jù)甄別方法研究.pdf

1、隨著內(nèi)河航運的發(fā)展，船舶AIS（Automatic Identification System）設(shè)備作為輔助的船舶導(dǎo)航設(shè)備，已廣泛應(yīng)用到內(nèi)河船舶的運營中。雖然目前船舶的導(dǎo)航設(shè)備主要以雷達(dá)為主，但是作為輔助的AIS設(shè)備仍然具有不可替代的作用。例如，航道轉(zhuǎn)彎的地方存在雷達(dá)信號盲區(qū)，但AIS設(shè)備可以獲取該區(qū)域的船舶信息。船舶使用甚高頻傳輸AIS信息時，根據(jù)船舶的航行狀態(tài)按國際海事組織規(guī)定的標(biāo)稱時間間隔向外發(fā)出AIS信號。由于AIS信息在傳輸過

2、程中，信號強度逐漸減弱，同時受到無線電波和障礙物的干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)掉包。除此之外，受船舶傳感器等其他硬件設(shè)備的影響，船舶發(fā)送的AIS信息存在錯誤的情況，影響船舶的安全航行與監(jiān)管。為此提出有效的AIS數(shù)據(jù)甄別方法，保證高質(zhì)量的AIS數(shù)據(jù)對于內(nèi)河航運安全具有重要的意義。本文旨在探討較優(yōu)的AIS數(shù)據(jù)甄別方法，并統(tǒng)計AIS錯誤數(shù)據(jù)特征，主要工作有：
　?。?）根據(jù)長江武漢段航道特性，分別在白沙洲大橋、武漢長江大橋和天興洲大橋附近的躉船船頂搭

3、建AIS數(shù)據(jù)采集平臺，將采集的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器端，在服務(wù)器端解析接收的數(shù)據(jù)并存儲到SQL server2008數(shù)據(jù)庫中，為后期的數(shù)據(jù)甄別提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　（2）根據(jù)AIS數(shù)據(jù)接收狀態(tài)，確定研究對象為白沙洲水域貨船AIS歷史數(shù)據(jù)。由于船舶的航行軌跡受長江水位的影響，按中水期、汛期和枯水期來提取AIS數(shù)據(jù)更有利于數(shù)據(jù)甄別。這三個水位期典型的時間為一年當(dāng)中的4月份、8月份和10月份，從數(shù)據(jù)庫中獲取2014年這三個月份的船舶AI

4、S數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。
　　（3）船舶在上行和下行時的航行軌跡不同，且航向角在固定的范圍內(nèi)。因此從數(shù)據(jù)庫中提取海量AIS數(shù)據(jù)，統(tǒng)計白沙洲水域貨船的航向角數(shù)據(jù)，確定上下行船舶的航向角范圍，然后將樣本數(shù)據(jù)按上下行細(xì)分，得到6個樣本數(shù)據(jù)。
　?。?）分別建立基于歐氏距離和馬氏距離的模糊C均值聚類模型以及DS數(shù)據(jù)甄別模型，甄別AIS錯誤數(shù)據(jù)并驗證這兩種方法的適用性和有效性。
　?。?）根據(jù)數(shù)據(jù)甄別結(jié)果統(tǒng)計情況，先比較模糊C均值聚