【摘 要】
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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
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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。
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