【摘要】：內(nèi)河航運是我國綜合交通運輸體系的重要組成部分。以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)在我國長三角地區(qū)內(nèi)河航運中建設(shè)的船聯(lián)網(wǎng),能有效保障航道暢通、船舶安全航行、貨物高效運輸,對實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的內(nèi)河水運信息服務(wù)具有非常重要的現(xiàn)實意義。如何解決船舶運行狀態(tài)的感知及其預(yù)測、通航環(huán)境狀態(tài)的感知及交互時的信息安全等問題,是實現(xiàn) 船聯(lián)網(wǎng)‖建設(shè)的技術(shù)關(guān)鍵。論文通過對長三角地區(qū)船聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計研究、對船舶交通運行狀態(tài)及其適航性的感知方法和通航環(huán)境狀態(tài)的感知方法及感知信息在交互中的安全保障等關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行解決,為長三角地區(qū)船聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)提供基礎(chǔ)技術(shù)支持。論文通過設(shè)計船聯(lián)網(wǎng)信息化發(fā)展的基礎(chǔ)框架體系,建立了船聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)體系總體架構(gòu);論文針對船舶交通流感知中的ARPA目標(biāo)真實性甄別、光斑目標(biāo)真實性甄別兩個技術(shù)進(jìn)行了研究;論文針對船聯(lián)網(wǎng)通航環(huán)境狀態(tài)感知中的航標(biāo)位置和航道環(huán)境狀態(tài)的感知方法進(jìn)行了研究;論文設(shè)計了船舶通航預(yù)警體系架構(gòu),提出一種基于功率譜密度的因素數(shù)據(jù)閾值確定方法和基于數(shù)據(jù)協(xié)同模型的船舶適航預(yù)警分析算法;并針對船聯(lián)網(wǎng)在信息交互中的風(fēng)險評估問題,提出了一種基于風(fēng)險矩陣、Borda序列和灰色層次分析法的綜合信息安全風(fēng)險評估模型并進(jìn)行具體應(yīng)用。論文取得的創(chuàng)新點為:1)對適用于我國長三角地區(qū)的船聯(lián)網(wǎng)體系的總體構(gòu)架、及各個層次的分構(gòu)架進(jìn)行了設(shè)計。2)實現(xiàn)了對海事雷達(dá)中的ARPA目標(biāo)真實性甄別、光斑目標(biāo)真實性甄別;設(shè)計了一種航標(biāo)位置高精度感知的具體方法并進(jìn)行了實驗驗證;設(shè)計了基于圖像的能見度檢測算法并開發(fā)了長三角地區(qū)能見度監(jiān)測軟件系統(tǒng)。3)利用Borda法和層次分析法對長三角地區(qū)船聯(lián)網(wǎng)在信息交互中的信息安全問題進(jìn)行了分析,并利用基于風(fēng)險矩陣的風(fēng)險評估模型,實現(xiàn)了對長三角船聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的信息安全質(zhì)量評價、提出了相應(yīng)的風(fēng)險改善建議。
【圖文】：

第二章長三角地區(qū)船聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)研究3）船聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系總體架構(gòu)船聯(lián)網(wǎng)是由物聯(lián)網(wǎng)各種技術(shù)融合而成的新型技術(shù)體系，在水運應(yīng)用中具有潛在、顯著的技術(shù)價值和應(yīng)用需求, 船聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必將推動物物相聯(lián)、人物互動的信息化社會建設(shè)，加快航運信息化步伐。隨著物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模應(yīng)用和關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，船聯(lián)網(wǎng)具有巨大的深入發(fā)展和提升的空間。作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與信息技術(shù)在航運業(yè)的綜合運用，可認(rèn)為船聯(lián)網(wǎng)的總體技術(shù)架構(gòu)需要進(jìn)一步將物聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的各個技術(shù)層進(jìn)行充分融合，以保障在兩種技術(shù)體系的共有技術(shù)層充分融合基礎(chǔ)上，實現(xiàn)差異層的互補。因此，結(jié)合長三角地區(qū)船聯(lián)網(wǎng)的實際應(yīng)用情況，將船聯(lián)網(wǎng)的總體架構(gòu)分為五個結(jié)構(gòu)層（感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)資源層、應(yīng)用層、展示層）和兩大保障體系（安全保障體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系）。船聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系的總體結(jié)構(gòu)如圖 2.2 所示。

海事中廣泛使用的 ARPA 雷達(dá)還可通過影像特征現(xiàn)自動標(biāo)繪（ARPA）功能，從而提高了效率，降低該功能具有較大的局限性，首先，它會將海浪等雜波功能假想船只一直處于開闊海域，當(dāng)船舶駛?cè)敫劭谂c道建筑物都識別成船只。因此，，在長三角等地區(qū)的內(nèi)功能的效果往往會急劇下降。用人工智能方法，將人工的船舶目標(biāo)分類方法在程進(jìn)行建模，進(jìn)而實現(xiàn)更好的岸基雷達(dá)對船舶交通運的感知船舶交通信息。的船舶交通運行狀態(tài)檢測方法研究，雷達(dá)影響通過回波形成，因此回波圖像中的每個像下圖所示，其黃色的像素點即雷達(dá)圖像中的具體回
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U675.79

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本文編號：2581859