文档名：基于AIS数据的船舶航行轨迹估计研究
自动识别系统(AIS)借助甚高频(VHF)不仅实现船舶航行状态的信息交互,而且提供位置、导航、时间(PNT)等数据.随着近年来海运产业的井喷式增长,船舶容量骤增,航道趋于拥挤,AIS作为一种助航设备,凭借其诸多优势广泛地应用于船舶航运领域,为保护船舶航行安全提供助力.海事监控部门借助AIS数据实现船舶监控,评估海上交通态势,并对其进行合理管控,而船舶利用AIS数据避碰.船舶完整轨迹追踪取决于船舶AIS数据的连续性,由于AIS数据交互基于时分多址(TDMA)协议,船舶成功发送AIS电文取决于发送时刻的时隙状态,导致船舶AIS数据存在缺失.为解决上述问题,通常采用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术实现船舶完整轨迹追踪.相比较基于EKF技术的传统船舶轨迹估计方法仅考虑船舶的单一状态,本文采用交互多模(IMM)算法构建了船舶的匀加速和匀转向的混合状态,并结合EKF技术,实现船舶AIS数据较准确、完整地估计船舶航行轨迹.最后通过对比实验,验证了结合IMM的EKF方法所估计的船舶完整轨迹精度优于仅结合匀加速或匀转向的EKF方法.
作者：王伊冰阮林林陈琼冰蔡敏周中华万祥
作者单位：航天恒星科技有限公司,北京,中国,100086
母体文献：第九届中国卫星导航学术年会论文集
会议名称：第九届中国卫星导航学术年会
会议时间：2018年5月23日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国卫星导航学术年会组委会
语种：chi
分类号：TN9TP3
关键词：船舶自动识别系统 航行轨迹 扩展卡尔曼滤波 交互多模算法
在线出版日期：2018年10月31日
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