文献类型：期刊文章

作　　者：张黎翔[1] 朱怡安[1] 陆伟[2] 文捷[3] 崔俊云[2]

ZHANG Lixiang;ZHU Yi'an;LU Wei;WEN Jie;CUI Junyun(School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072,China;School of Information,Xi’an University of Finance and Economics,Xi'an 710100,China;China Waterborne Transport Research Institute,Beijing 100088,China)

机构地区：[1]西北工业大学计算机学院,陕西西安710072 [2]西安财经大学信息学院,陕西西安710100 [3]交通运输部水运科学研究所,北京100088

出　　处：《西北工业大学学报》

基　　金：绿色智能内河船舶创新专项;陕西省重点研发计划(2019ZDLGY12-07)资助。

年　　份：2021

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：119-125

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、DOAJ、EBSCO、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对当前海上AIS数据量持续增加并且存在较多异常点,导致基于AIS数据的船舶轨迹构建困难,提出一种基于单船自身AIS数据进行轨迹异常点识别与修复方法。此方法充分利用AIS数据中的经纬度、速度、加速度以及航向等参数,进行轨迹异常点判定与修复,与基于单一位置数据的异常点判定与修复方法相比,能有效减少异常点的漏判,提高AIS数据的可靠性;与基于航迹聚类的异常点判定方法相比,不需要历史航迹数据支撑,拓展了使用范围。而采用三次样条方法对轨迹间的断点进行插值处理,进一步提升了轨迹数据的连续性和完整性。实际海域船舶AIS数据处理与分析结果验证表明,所提出方法具有较高可行性和有效性。

关 键 词：船舶自动识别系统 轨迹数据  异常点检测 轨迹修复  

分 类 号：TP391]