航迹去纠缠处理是基于自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据进行船舶运动行为深入分析的基础。传统航迹去纠缠处理方法存在虚警率和漏警率均较高的问题,这会造成重要船舶运动特征信息缺失以及纠缠去除不彻底等,进而...航迹去纠缠处理是基于自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据进行船舶运动行为深入分析的基础。传统航迹去纠缠处理方法存在虚警率和漏警率均较高的问题,这会造成重要船舶运动特征信息缺失以及纠缠去除不彻底等,进而影响数据的可用性。基于此,通过分析船舶AIS原始定位数据特点以及船舶运动属性特征,提出基于运动属性约束的船舶AIS航迹去纠缠方法(A Method for Removing Entanglement of AIS Trajectory Based on the Constraints of Motion Attributes,CoMA),以瞬时航行速度和时间间隔约束船舶空间位置合理范围,以瞬时航向约束船舶转向的合理区间,双重约束下对航迹纠缠点进行去除。通过实例验证与对比可得,相较于传统航迹去纠缠方法,该方法能够在纠缠点彻底、精准、高效去除的前提下,最大程度地保留船舶运动行为特征,可为后续船舶航迹深入分析提供准确的数据输入。展开更多
文摘船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的静态数据和航次相关信息由用户手动输入,传输层协议采用低可靠性的用户数据报协议(User Datagram Protocol,UDP),由于AIS信息没有源时间戳等原因,导致接收到的AIS数据可能有错误。对此,依据AIS的通信原理,提出水上移动业务标识(Maritime Mobile Service Identify,MMSI)码校验、填充位和校验码综合检测、动态信息和静态信息匹配校验及异常位置点检测等数据错误检测方法,以有效降低海事管理中AIS数据的错误率。
文摘航迹去纠缠处理是基于自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据进行船舶运动行为深入分析的基础。传统航迹去纠缠处理方法存在虚警率和漏警率均较高的问题,这会造成重要船舶运动特征信息缺失以及纠缠去除不彻底等,进而影响数据的可用性。基于此,通过分析船舶AIS原始定位数据特点以及船舶运动属性特征,提出基于运动属性约束的船舶AIS航迹去纠缠方法(A Method for Removing Entanglement of AIS Trajectory Based on the Constraints of Motion Attributes,CoMA),以瞬时航行速度和时间间隔约束船舶空间位置合理范围,以瞬时航向约束船舶转向的合理区间,双重约束下对航迹纠缠点进行去除。通过实例验证与对比可得,相较于传统航迹去纠缠方法,该方法能够在纠缠点彻底、精准、高效去除的前提下,最大程度地保留船舶运动行为特征,可为后续船舶航迹深入分析提供准确的数据输入。
