海上智能交通系统体系的构建与实现

海上智能交通系统构建的关键是实现船舶航行自动化和对海上交通能够实行有效的管理 ,从宏观角度可归结为船舶的避碰。但以往的避碰研究都对信息的交流考虑不够。基于系统的思想 ,我们认为把协商决策引入船舶避碰才能发挥系统整体的最佳效能 ,提出了建立海上智能交通系统的框架与结构体系 ,并探讨了其具体实现及关键技术和问题。最后对其未来发展进行展望 ,给出了相关建议。

海上智能交通系统实验室开发研究

海上智能交通系统是一个跨学科、跨平台、信息化、系统化的综合交通体系。本文首先介绍了海上智能交通系统及其研究现状,然后提出了利用现有航运企业智能系统构建海上智能交通系统实验室的设想、关键技术和理论研究内容,并展望今后海上智能交通系统的研究和发展趋势。

海上智能交通指挥系统结构研究

海上智能交通指挥系统是目前港口扩建、航道改造等海上交通工程规划和可行性论证最为重要的手段,是交通流信息整合、海上监控与预警、应急指挥与通航管理等海事交通指挥智能化的基础。海上智能交通指挥系统在海事管理与监管中起着至关重要的作用,直接影响着海上交通的有效管理。文中通过对海上智能交通指挥系统的功能研究,完成系统结构构建,应用关联规则技术、电子海图技术、位置融合技术等,实现辖区海域的数据整合、海图展示、船舶动态监管、在泊船舶核查、数据统计分析与决策支持等主要功能。

海上智能交通系统的新型船舶航行系统风险识别方案

为实现对船舶交通系统中客观存在的船舶碰撞、搁浅、走锚和漂航等主要事故风险的宏观认知和全局掌握,利用自动识别系统(AIS)数据对这些事故风险在系统层面进行定量识别与评估显得异常重要。由于船舶航行事故风险产生原因和性质不同,提出了先分类研究后融合处理分析的思路。针对船舶碰撞风险问题,基于传统单船碰撞危险度计算提出船舶系统碰撞危险度概念,并给出相应的定义与计算模型,进而利用系统简化思想和信息融合技术提出一种海上船舶交通网络整体系统碰撞风险的定量计算方案。在船舶搁浅、走锚和漂航风险方面,基于高斯混合模型提出一种统一的异常测度的定量计算方案以及三种风险的识别原理。船舶航行风险识别方案可为海上智能交通系统的研究提供参考。

浅析海上智能交通系统架构

海上智能交通系统是基于港口扩建、航道改造等海上交通规划的重要手段,是整合海上交通信息、海上监控与预警等海事交通指挥智能化操作的基础。海上智能交通系统工作必须要海上所有船舶都装载其船用系统,并把该船只的动态信息发送至网上或直接通知有关船舶,从而实现自动识别、信息共享、智能协作的效果。文中以海上智能交通系统为研究视角,介绍了海上智能交通系统的组成部分和船用系统组成模块。

海上船舶无线导航传感器网络的平台应用

导航技术成为当前海上智能交通系统发展的热点。针对无线传感器网络的特性,本文设计一种开放式船舶综合导航体系架构,着重介绍基于无线传感器网络的导航算法。该方法通过代价函数为船舶规划最优导航路径。最后通过仿真实验表明,该算法可以按照导航要求,引导目标按最优路径到达指定位置。

基于自适应UPF的目标跟踪融合算法

以近海船舶航行动态监控跟踪网络系统为对象,针对现有船舶航行跟踪方法欠于考虑网络数据传输影响的现状,基于自适应比特位量化技术,研究用于跟踪海上移动船舶的自适应无迹粒子滤波融合方法。首先,应用自适应比特位量化技术获取各跟踪节点对移动船舶状态的随机量化观测值,并将其量化后送往网络监控中心;其次,用带有随机噪声的一阶Markov模型对过程进行建模,研究量化误差的演变规律,并将该量化误差作为系统被估计状态的一个分量,建立一个部分过程噪声分量方差未知的目标跟踪模型;随后,以自适应无迹粒子滤波为基本滤波器,采用Sage-Husa估计器对未知噪声的统计特性进行实时估计和修正;最后,推导出一种面向近海船舶跟踪的多传感器集中式自适应无迹粒子滤波融合方法。仿真结果表明,该算法能有效改善量化滤波器的融合估计精度。

航海信息技术应用前景广阔

随着航海信息技术的发展,GMDSS、ECDIS、GPS、ARPA等技术已广泛地应用于船舶航行中,面向船舶交通服务的VTS也在各主要港口投入运行。但这些设备和系统的作用往往是独立的、分散的、局域的。海上智能交通系统的实质就是要利用先进的信息技术、通讯技术和网络技术,特别是Internet技术。

顾及地理环境的船舶行为识别研究

海洋地理环境时刻影响着航船的轨迹与行为,然而目前在海洋地理环境中利用轨迹对航船进行行为识别的方法却十分欠缺。针对上述问题,提出了一种顾及地理环境的船舶行为识别模型,该模型考虑到了航船轨迹本身的运动特性,且构建了船舶航行中所处的实时海洋环境,并将其转化为轨迹的地理环境语义,运用到船舶行为识别中。首先,根据船舶航行轨迹,利用海洋观测数据构建时空地理环境;然后,结合轨迹本身运动特征构建基于长短期记忆网络的船舶行为识别模型,并通过遗传算法思想对模型进行改进;最后,利用真实的船舶自动识别系统(automatic identification sys⁃tem,AIS)数据对模型的识别效果进行检验。结果表明:考虑航船所处的海洋地理环境可以有效提升对船舶行为识别的准确度,且所提模型比现有模型识别能力好。

顾及环境胁迫反应机制的船舶轨迹预测方法

针对目前航船轨迹预测方法中对影响船体运动及船员驾驶决策的海洋地理环境缺乏考虑的问题,提出了一种顾及胁迫反应机制的船舶轨迹预测方法,该方法不仅考虑到了航船轨迹本身的运动特性,更通过构建船舶航行中所处的实时海洋环境,将直接影响船体运动的海洋环境特征与影响船员决策的海洋环境特征应用到航船轨迹的预测中。结果表明:考虑航船所处海洋地理环境对船体运动状态的影响与船员面对环境威胁所采取的应对决策可以有效提升船舶轨迹预测的准确度,且本文提出的顾及胁迫反应机制的船舶轨迹预测方法较现有常见方法具有更好的预测能力。