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基于AIS数据恢复内陆船舶轨迹新方法

Ling-zhi Sang

Alan Wall Zhe Mao.Xin-ping Yan .Jin Wang

摘要

内陆水路船的轨迹在分析船舶特征方面非常重要和有用行为和模拟交通流量。在提出的研究中，设计了一种方法来恢复基于自动识别系统（AIS）数据的内河航道船舶轨迹。首先，基于接收范围，开发出三个规则来识别和去除不准确的数据

收到AIS数据和内河航道船舶的机动特征。其次，恢复内陆航道船舶航行特征的全面轨迹的方法提出建模船舶轨迹。轨迹的特点是三种（线，曲线和弧）和转弯部分的五个步骤（线，曲线，弧线，曲线和线）。为了验证提出了从三个AIS基站收集的两条内河航道的AIS数据选择用于分析，所有不准确的AIS数据通过使用三次清洁来识别和删除规则。结果表明，三项规则可以有效识别不准确的AIS数据。该AIS船上采集的AIS数据用于：（1）恢复船舶轨迹，（2）通过将重构的轨迹与实际轨迹进行比较来计算所提出的方法。这个实际轨迹由中高频全球定位系统（GPS）数据确定并从AIS船上收集。剩余误差计算为差异恢复的轨迹函数的估计纬度值和GPS的实际纬度值数据。还评估了三种替代的轨迹恢复方法。结果表明提出的方法可以通过使用AIS数据以有效的方式恢复完整轨迹。

1. 介绍

内河船舶的运动轨迹在分析船舶行为特征和模拟交通流方面具有重要的作用。在该研究中，一种方法是设计一个基于内河船舶自动识别系统（Automatic Identification System AIS）的数据模拟船舶轨迹。首先，三个规则的发展以确定和删除不准确的数据，基于接收到内河船舶的种类和操纵特性和种类的AIS数据。其次，提出了利用内河船舶航行特性恢复其轨迹的方法，对船舶航迹进行建模。船舶的轨迹，其特征在于有三种类型（线，曲线和圆弧）和五个步骤（线，曲线，圆弧，曲线和线）在船舶转向部分。为了验证所提出的方法，在三个AIS基站收集两艘内河船舶AIS数据进行分析。使用三个规则去除所有不准确的AIS数据。结果表明，三个发展规则能有效地识别不准确的AIS数据。该AIS数据由一个AIS船舶采集站采集，然后进行：（1）恢复船舶轨迹(2)把实际轨迹和建模的轨迹进行对比。实际轨迹是从中间频率较高的全球定位系统（GPS）确定数据和从AIS船舶单位收集。用残余误差计算的方法估计恢复轨迹函数纬度值的GPS数据的真正纬度值之间的差异。评估三种替代方法的轨迹恢复。结果表明，该方法可有效地利用AIS数据恢复航行轨迹。

船舶自动识别系统（AIS）是一种新型电子导航设备。国际海事组织（IMO）大力促进其船上的应用，其中AIS对航行安全方面的作用越来越重要。国际海上人命安全公约（SOLAS）要求所有总吨超过300t的船和所有的客船必须装备AIS系统。此外，一些相关的部门，如中国的海事安全管理局（MSA）还特别注意分配AIS给内河船舶。例如，长江海事局要求所有超过100总吨内河船舶最迟在2012年7月1日新 配备AIS系统。通过这些努力，AIS已经在国际和内河船舶广泛采用。AIS信息通常包含：（1）静态信息，如船名、类型、船长、船的宽度、呼号和海上移动服务标识（MMSI）代码（2）半动态信息如货物信息和目的地（3）从AIS传感器中采集的动态信息如位置，对地航向，对地速度，转向率，以及航向。

此外，AIS允许选择性的传播额外的信息，提供额外的船舶信息，包括路线，也为岸上电台提供一些水文气象和其他信息。以上所有的信息播报，通过非常高的频率（VHF）与两种通信模式的渠道：自组织时分多址（SOTDMA）和载波侦听时分多址接入（CSTDMA）。目前，两类船舶AIS即A类AIS和B类AIS的船舶广播被广泛应用。根据IMO决议，A类AIS只能采用SOTDMA协议（IMO，2002；International Telecommunication Union (ITU),2014。而B类AIS可以采用这两种通信方式（ITU，2014）。同时，由于带宽限制，静态、半动态AIS信息是一个长时期传输。根据ITU的要求，动态信息的传输周期取决于导航状态的船舶和AIS的类型。对于A级和B级的传输时间和进一步的细节，如表1所示（ITU，2014）。

表1A级和B级.传输周期的要求

AIS提供的信息对导航安全性和风险评估很有价值。AIS信息可以结合其他海上监视系统的数据，如基于雷达的船舶交通管理系统（VTS），为了得到更精确的船舶位置和轨迹，Liu和Shi提出了一种模糊融合外推方法（2009）。整合来自VTS和AIS系统数据来提高准确性。该方法通过AIS来提高VTS系统的性能和稳定性。Cairns（2005）发现，AIS在船舶远程追踪和识别扮演了重要角色（LRIT）。利用AIS和无线局域网络（LAN），Hu等（2007）制定了一个AIS网络系统向公众发布实时AIS信息。

此外，一个对避碰研究的最重要的假设（Felski和Jaskolski，2012），在船舶的航向和位置是已知的情况下，船舶初始速度下的轨迹规划和操纵优化。这些信息可以通过AIS提供的数据来实现。例如，一个避碰决策方法的设计，Su等（2012）。基于模糊逻辑理论的系统使用AIS信息为让船舵转向避碰做出最优决策。这帮助船舶在有较高碰撞风险时让路避碰。蚁群算法（ACA）（2010邹Hsueh）和进化算法（EA）（Smierzchalski，1999；Szlapczynski和Szlapczynska，2012）也被广泛用于寻找船舶最安全和经济的路线。在国际海上避碰公约中，AIS的数据被用来确定决策点（时刻）在不同的角色（让路或保持航行状态）。用来协助船舶在避免碰撞时自己的船需要做出什么决断，（Wang等人，2013）。因此，有必要研究基于AIS数据的智能导航系统，避碰研究是在船舶领域的一项重要研究。AIS的数据被用来计算自己的船和其他船只之间的距离和角度，在最小的距离和宽度下分析出最佳的避碰方案。（Hansen等，2012）。AIS数据提供实时信息，为海上交通调查提供有效的统计分析和理论研究（Tsou，2010）。

通过比较路线和AIS数据确定船舶的反常行为。(LiuandChen, 2013）在海事事故调查方面，安比约恩（2008）通过AIS数据挖掘Seatrack网络发现大量可能的船舶溢油事故。也可用来预测溢油扩散。Peters and Hammond(2011)，设计了一个方案利用船舶AIS数据概率来解决同一时间段内的船舶位置问题。

同时，历史AIS信息是航行风险评估中很有价值的源代码。以下问题都可以利用AIS数据的研究：历史数据统计分析，交通流量特性，如交通量，以及船舶规模和类型的分布 (Aarsaelig;ther and Moan, 2009).Mou et al. (2010)AIS数据确定两个最近的船舶的关联性（CPA）以及他们的大小，速度和类别。线性回归模型然后进一步演化。此外，根据SAMSON安全评估模型制定出一个动态的风险评估方法。在新加坡海峡，一个数据处理之后，AIS的数据被用来计算三种航行风险指标。速度分散，加速和减速程度，船舶域重叠数。然后对危险区域和船舶类型进行了评估(Qu等, 2011)。

最后说一下，许多交通仿真模型包括AIS已建成海上事故的评估系统（如碰撞、搁浅和漏油）。旧金山湾开发了多种交通仿真平台(Merrick et al.,2003)，芬兰湾（goerlandt和Kujala，2011）科佩尔港（佩尔科维奇et al.，2012）和葡萄牙海岸（Silveira et al.，2013）。AIS可以为海事风险评估提供可靠的数据。weng等。（2012）通过软件估计船舶碰撞频率与风险。从Lloyd的海军情报部的数据库获得数据。船只冲突的数量和因果关系的得出碰撞频率。定量的AIS数据分析以及模拟航海和船舶运动轨迹估算得出船舶碰撞危险。目前，B类AIS在内河船舶广泛应用。值得注意的是，转弯率是不包含在B类AIS信息内的。为了减少数据超载，B类的发射功率低于A类，数据传输速率也是如此。B类AIS在使用CSTDMA协议时传输数据时会产生混淆。(Norris, 2006)。信号受多种因素的干扰，如河岸和建筑物的阻塞，坏天气条件，特别是内河航道。其结果是，信息容易被错误地编码或丢失。在同一时间，船舶轨迹通常是通过连接的位置点时间顺序恢复。(Tang, et al., 2012)。然而，如果数据从AIS中提取时就是错误的，它建立的轨迹模型也是错误的。在任何情况下，丢失数据会对航行轨迹模拟造成困难。由此恢复的轨迹会对海员判断造成影响，增加航行风险。因此，筛选出错误的信息，提高AIS数据准确性对提高航行安全有着重要意义。此研究主要注重与AIS数据的修复。以及对内河船舶航行轨迹的研究。

2. 数据采集

在此研究中两个AIS数据实例被引用。由三个AIS岸基和船载AIS设备采集数据。一个AIS数据是由位于天兴州旁的长江大桥AIS基站采集。武汉长江大桥和白沙洲大桥AIS采集点。这个AIS基站接收全部长江武汉段的AIS数据。所有的经度、纬度和时间的AIS信息存储到数据库后解析。如图1所示，图上的三个红色五角星是AIS基站的位置。

图1.AIS基站的位置

第二部分的AIS数据是一个B类船载AIS单元在广播时由中国船级社批准以保存它的信息。此外，该AIS船载单元可以在每个广播间隔保存自己的信息以

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