E-Navigation系统中的MIP-AIS技术

为解决内河与沿海非公约适用船舶的避碰和安全航行问题,弥补现有基于VHF通信方式的AIS系统在该领域应用的缺陷,提出一种基于公众移动IP网络的AIS技术(MIP-AIS).研究实现基于MIP-AIS技术的两种船舶自动识别模式-S-C模式和S-S模式,以及其对通信网络带宽的需求模型.仿真试验与实际系统的实现均表明:MIP-AIS技术可经济可靠地提供沿海船舶与内河船舶之间以及船舶和MIP-AIS控制中心之间的信息交互;基于S-S模式的船舶自动识别系统的信息传输性能优于基于S-C模式,但是前者的船载终端设备的复杂度要高于后者.

一种基于公共无线移动IP网络的新型船舶自动识别模型

为解决内河及沿海非公约适用船舶的避碰和安全航行问题,弥补基于VHF通信方式的AIS系统的不足,提出了基于公共无线网络移动IP的船舶自动识别模型——MIP-AIS.在研究该模型基本工作原理和船舶自动识别搜索算法的基础上,解决船舶在公共无线网络通信系统条件下,发现'邻近'船舶,'识别'船舶之间的实时信息传输和网络通信压力最小化等问题;分析了搜索算法的执行效率和系统数据传输的带宽需求等性能指标.实验表明,MIP-AIS能够满足当前沿海和内河船舶的自动识别需求,功能和性能均能满足国际标准要求.

网络通信七个技术墙及后续趋势初探

网络通信技术(如网络带宽、芯片内的晶体管数量和软件代码数等)经过几十年的指数级增长之后,在未来二十年前后会碰到七大"技术墙",包括移动通信技术墙、IP数据通信技术墙、光纤通信技术墙、集成电路技术墙、软件复杂性技术墙、大数据处理技术墙和能耗技术墙。这七个"技术墙"相对独立、相互影响又自成体系。翻越每一个"墙"的难度巨大,而同时翻越七个墙的难度就更可想而知。由此引发我们做出战略性和全局性思考,除按原来的方式继续发展(趋缓、改变增长方式或用新模式新理论新方法)外,是否还有另外的路径可走,而不用翻每一道墙。从未来发展看,这一路径可能是网络通信的人工智能化,其会逐渐逐步地发展几十年,从低级、中级、高级到超级,作为一种可能的选项用以弥补"带宽等无法达到指数级增长"之不足。文章最后简述了人工智能(AI)对网络通信产生的影响,并对网络智能体趋势做了初探。