琼州海峡AIS船舶轨迹异常事件分析

通过多方数据回溯、轨迹对比等方式,对2024年2月琼州海峡水域出现的一次船舶自动识别系统(AIS)船舶轨迹异常事件进行综合分析,基于现有数据和技术手段分析原因,并提出工作建议,以期提升AIS和数据应用的可靠性。

基于奥村模型的内河AIS基站监测范围研究

船载自动识别系统(AIS)的出现,保证了船舶的通航安全,改善了船舶的通航环境,作为一种船舶监控系统,AIS在内河中通信的可靠性直接决定了其应用前景。针对AIS在我国内河航行中的应用越来越广泛的现状,通过奥村模型的分析方法,计算无线电在不同路径下的传播损耗,采用Matlab对该模型进行仿真,研究了不同环境下AIS基站的监测范围,为改善内河AIS通信的可靠性提供了依据。

基于Winsock的AIS基站网络数据传输研究

将AIS应用到近海及内陆航道船舶监控与管理中,需要实现AIS基站与监控中心之间的数据远程传输。基于Internet进行AIS数据传输研究,应用Winsock网络通信接口进行开发,实现了多个AIS基站与一个或多个监控中心的点对点通信,并对数据传输的安全性问题进行了初步的探讨。通过在实际运行环境中的测试表明,基于Winsock的数据传输技术可以满足AIS基站网络对于数据传输的要求,并具有较强的适应性和可扩展性。

AIS基站控制软件系统的研究

针对当前船舶自动识别系统基站网络的发展趋势,提出基站控制软件系统的概念,设计软件系统的信息流程,划分系统模块,并用程序逐一实现,做到了通过Internet对单个基站进行远程管理。本地客户端可以访问远程基站,浏览基站的信息,播发控制信息与服务信息。为以后在基站网络环境下开发管理与控制多个基站的软件系统奠定坚实的基础。

港口AIS网络的构建

构建港口船舶自动识别系统通信(AIS)网络是港口现代化建设的重要方面,文章以宁波港为例,提出港口AIS网络的构建方案,对基站选址与港口信息管理系统融合问题做了重点分析。

大量海上AIS移动基站对全球船舶监控效果的仿真及可视化

针对目前岸台基站或卫星基站还不能对全球尤其是位于交通繁忙海域的船舶进行连续有效的监控的问题,设计一种海上船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)移动基站(简称船舶基站),仿真大量船舶基站对全球船舶的监控效果。从全球所有船舶中随机选取部分船舶作为船舶基站进行仿真得出:在每天更新一次船位的情况下,全球船舶基站的最佳设置数是3500,覆盖率约为84.31%;船舶基站的AIS信号监控范围基本覆盖全球所有有航线海域,且单片海域的覆盖率普遍在85%以上。

基于AIS岸台的DGPS校正量播发应用

为提升上海洋山港通航安全的航海保障技术支持能力,上海洋山港E航海示范工程建设和完善相关航海保障支持服务设施。介绍利用洋山港周边水域船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)岸台播发差分全球定位系统(Differential Global Positioning System,DGPS)校正量的方法,并对测试结果进行分析。

船商公司/MDS公司的AIS基站范例——荷兰INDRIS项目简介

英国船商公司与MDS公司在 2 0 0 0年～ 2 0 0 1年为荷兰政府建立并实施了“荷兰内河信息与监控系统” ,此项目的核心是AIS基站。

船舶自动识别系统(AIS)岸基基站机房工作环境管理及维护模型

从分析AIS岸基基站机房工作环境管理现状与巡检维护方式出发,总结机房工作环境条件与巡检维护要求,提出工作环境定期巡检、实时监控、巡检周期和维护内容的优化建议,初步建立AIS岸基基站机房工作环境管理及维护模型,保障AIS岸基基站设备安全高效运行,强化AIS系统在海事监管服务中的有效应用。

基于智能体技术的基站运维数智化转型升级研究

随着信息技术的持续发展,基站运维的方式正在向数智化方向转型。尽管当前基站运维的智能化水平已取得显著进展,但面对人工智能和大数据等新兴技术的挑战,以及日益复杂的运维需求时,仍需进一步深入研究与创新。本文创新性提出了一种基于智能体技术的基站运维数智化转型升级方案,旨在通过大模型和智能体技术实现基站运维的闭环管理,推动基站运维模式由面向过程向面向目标转变,为L5级自智网络运维提供一条可选技术路线。同时,也探讨了该方案目前所面临的挑战,为后续进一步研究提供参考。

基于AI大数据的无线基站节能系统的设计与应用

为应对2G/3G/4G无线基站在运营商日常运营中高能耗开销及不断上升的电费支出问题,文章提出了一种基于AI大数据技术的无线RAN基站节能系统。该系统旨在针对全网各种场景和不同设备,通过对现有网络配置的深入梳理与调整优化,以及节能功能的智能部署和优化,并对现网站点的建模寻找最优门限值,最后通过AI大数据的持续优化迭代,持续提升节能效益,增强系统的稳定性。在满足用户业务需求的前提下,不断优化无线基站的节能功能,从而显著降低设备功耗,大幅度降低运营商的节能支出。通过实验结果表明,该系统部署到运营商网络中的节能效果十分明显,相比部署该系统之前功耗降幅接近12%,远远高于传统节能手段的增益效果。

6G智简无线网络

6G网络需要满足感知与通信、AI与通信、泛在互联等多场景需求,这对6G网络能力提出更高要求。架构与功能设计作为6G网络设计的根基,成为业界研究的焦点。文章提出的6G智简无线网络,基于内生AI的设计,将多样化原子功能通过服务化的形式对外开放,通过按需组合实现网络能力的一体式供给,在接入网架构上采用控制节点与数据节点分离的组网方式,突破现有系统架构与功能的固化设计,有效提升无线系统的可扩展性、可组合性、可复用性,同时基于内生AI可实现网元的动态开关与多维资源的高效复用,由此大幅降低系统能耗和运营成本。

4G/5G基站智能节电研究与应用

基站节能是通信网节能减排的重要部分,对于无线网络可持续发展具有重大意义。本文给出了一种4G/5G基站智能节电方案,基于无线大数据及多种AI算法,自动完成多制式多层网共覆盖小区识别、细分业务场景智能分类、精准业务量预测、最优节电策略生成和实时小区关断/唤醒等,在保证客户感知的前提下,实现基站智能化、精细化按需节能。经过实际的应用试点,验证了方案的可行性和有效性,为4G/5G无线基站节能提供了有力的方法指导和技术支撑。

浅析5G基站的能效管理

随着5G移动通信技术应用的快速发展,各种终端用户及相关通信设备数量均呈指数增长,这带来了巨大的能耗需求。另外,由于5G超密集蜂窝异构网络部署方式,5G基站日常运行中可能出现严重的资源耗费问题,5G移动通信中能效管理显得异常重要。重点研究分析了结合人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术实现5G基站能耗优化的方案,有针对性地探讨了5G基站绿色发展。

渤海水域智能监管保护系统研究

渤海水域是我国相对封闭的内海,拥有重要的环境和资源优势,具有航线密集,航运船舶交通流量大的特点。因此,对于海上大型建筑和设施的监管保护研究至关重要,关系到国家的能源安全、环境安全和航运安全。文章主要介绍了渤海油田水域的特点与通航的需求,探讨了渤海水域智能监管保护系统的功能和软硬件组成,预测了水域通航智能监管保护系统的应用前景。

基于AI的5G基站节能技术研究

为了响应国家节能减排号召,基站的节能降耗已成为当今通信领域的重中之重,各大运营商的节能技术也必成为核心竞争力。对基于AI的5G基站节能技术进行研究,分析了传统的基站节能技术,探究了结合AI技术的5G基站节能技术前景,深入研究了AI节能技术的发展方向,着重提出了AI节能模型和AI协同节能方案。

基于AI的基站验收图像审核系统

为解决5G基站工程验收中遇到的质量把关难、单位协调难、效率低以及危险系数高等问题,设计和实现基于AI的基站验收图像审核系统。系统采用存储层、模型层和交互层进行分层模块化设计,引入AI图像检测对原有基站验收流程进行补充和优化,利用改进的Faster R-CNN算法对图像进行检测。介绍系统的整体设计,详细讲述三层功能模块设计以及作业流程设计,深入阐述前端应用的技术实现和后端AI算法实现,并给出系统在东莞移动的应用实例及其效益。

基于AI的4G/5G基站协同节电方法研究与应用

本文提出基于AI的4G/5G基站协同节电方法以AI技术为突破口,构建重叠覆盖拓扑结构,研究重叠覆盖核心算法,建立业务长时和短时预测深度学习算法,精细化分析网络业务负荷潮汐效应时段,输出智能节电策略,通过系统自动编辑下发休眠和唤醒指令,在保证网络覆盖和客户业务体验情况下,实现业务闲时4G/5G协同的智能节电,达到移动通信网络整体节能减排效果。

4G/5G无线网络智能运维研究与应用

智能运维是网络智能化的重要内容,推行网络运维智能化,对4G/5G网络的高效、可靠运行具有非常重要的意义。本文提出一种4G/5G无线网络智能运维方案,采用多种AI深度学习算法,基于基站的告警、性能、动环等多维度数据建立基站退服预测模型、异常检测模型和故障根因定位模型,并进行模型组合,输出智能巡检、退服预警发布和故障工单根因智能定位等支撑一线生产的功能应用。经过实际的应用试点,验证了方案的可行性和有效性,为4G/5G网络智能运维的实施提供了有力的方法指导和技术支撑。

基于AI的5G基站节能技术研究

随着5G时代的到来,通信业务种类和终端连接数呈爆发式增长,通信行业节能降耗面临着前所未有的挑战。分析了5G基站的能耗模型与基础节能技术,提出基于AI的智能节能技术和方案,通过业务负荷预测、智能场景识别、多网协同配合等手段采用灵活精准的节能策略,在确保用户感知体验的前提下有效提升能源利用效率,降低电信运营商OPEX费用。