AIS报文异常动态信息甄别方法

发布时间：2017-08-25 17:10

  本文关键词：AIS报文异常动态信息甄别方法

  更多相关文章： 交通信息工程 船舶自动识别系统 似然度建模 概率推理 非线性优化 信度分布 数据甄别

【摘要】：针对船舶自动识别系统(AIS)报文中的异常动态信息,提出一种基于概率推理的包括先验知识提取、证据建模、证据合成与权重系数优化4个步骤的识别方法,运用似然度建模方法将经过人工识别的AIS数据中的速度、航向角和轨迹位置信息转化为0~1之间的证据信度,并用证据推理(ER)规则合成,以验证过的AIS数据作为输入,采用非线性优化方法修正证据权重系数,利用武汉天兴洲大桥水域轮渡与武桥水域货船的AIS数据进行验证试验。试验结果表明:在优化权重系数下武汉天兴洲大桥水域轮渡的正确数据、错误数据、总体数据识别准确率分别为91.67%、97.62%、92.63%;以总体偏差最小为目标时,武桥水域货船的正确数据、错误数据、总体数据识别准确率分别为91.79%、89.87%、91.65%;以正确数据偏差最小为目标时,武桥水域货船的正确数据、错误数据、总体数据识别准确率分别为93.18%、49.95%、90.03%。可见,基于ER规则的AIS动态信息甄别方法能针对不同的优化目标灵活调整证据权重系数,具有接近人工水平的识别准确率。
【作者单位】： 武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心;武汉理工大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 交通信息工程 船舶自动识别系统 似然度建模 概率推理 非线性优化 信度分布 数据甄别
【基金】：国家自然科学基金项目(61273234,51479155) 湖北省自然科学基金项目(2013CFA007) 交通运输部信息化技术研究项目(2013-364-548-200)
【分类号】：U675.7
【正文快照】： 0引言水路运输由于运量大、成本低、能耗小、污染少等优势,在中国综合交通运输体系中占有重要地位。航运管理信息化和智能化系统的相关研究一直是国际航运界关注的问题,而获得实时在航船舶交通信息是构建智能航运系统的关键[1]。船舶自动识别系统(Automatic Identification Sy，

本文编号：737547