【摘要】：海洋權(quán)益的保障與專屬經(jīng)濟區(qū)的建設(shè)已成為國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展與國家戰(zhàn)略安全的重要任務(wù),對船舶的有效監(jiān)測是其主要工作之一,建立船舶態(tài)勢估計為有效監(jiān)測提供技術(shù)支持。態(tài)勢估計是將來自多源傳感器和多類不確定的信息聯(lián)合、相關(guān)、組合,進行綜合推理,完成對態(tài)勢和威脅及其重要程度進行實時、完整評價的過程。論文綜合船舶及環(huán)境的多種不完備性信息進行船舶態(tài)勢估計和預(yù)測,為海監(jiān)船舶的監(jiān)測提供輔助決策依據(jù)。論文主要完成以下內(nèi)容:1.設(shè)計態(tài)勢估計要素,建立數(shù)據(jù)庫。設(shè)計由船舶自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)、氣象衛(wèi)星、高頻地波雷達(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)等傳感器提取船舶態(tài)勢要素,對獲取的要素數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,構(gòu)建了包含各個態(tài)勢要素的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析結(jié)果的數(shù)據(jù)庫。2.設(shè)計了船舶態(tài)勢估計模型。模型包括多傳感器數(shù)據(jù)獲取、態(tài)勢要素數(shù)據(jù)預(yù)處理、態(tài)勢推理、事件更新、輸出態(tài)勢5個部分。采用概率圖(Probability Graph Method,PGM)算法求解船舶態(tài)勢,設(shè)計聯(lián)結(jié)樹(Junction Tree,JT)與和積(Sum-Product,SP)算法實現(xiàn)態(tài)勢估計推理。3.完成算法的仿真驗證。設(shè)計仿真實例,由構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的目標(biāo)船舶信息,在Python環(huán)境下完成數(shù)據(jù)預(yù)處理,由船舶態(tài)勢估計模型,仿真出該目標(biāo)的意圖與運動態(tài)勢,并對意圖態(tài)勢與運動態(tài)勢在6個時間片段內(nèi)進行了更新,仿真結(jié)果與實際情況進行了對比驗證。仿真結(jié)果表明了模型與推理算法的有效性。4.Windows 10環(huán)境下用Python與JavaScript語言編程完成船舶態(tài)勢估計平臺的搭建。平臺包含船舶態(tài)勢估計系統(tǒng)與船舶態(tài)勢圖兩個部分:船舶態(tài)勢估計系統(tǒng)由場景模擬模塊、態(tài)勢推理模塊、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模塊三部分組成。船舶態(tài)勢圖直接顯示船舶的態(tài)勢結(jié)果及態(tài)勢的更新。論文構(gòu)建船舶態(tài)勢估計模型與船舶態(tài)勢估計平臺,能夠為決策者提供有效的決策依據(jù),為監(jiān)測專屬經(jīng)濟區(qū)的船舶活動提供服務(wù)平臺。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U674.70
【圖文】：

船舶的態(tài)勢估計模型是一個包含綜合多類信息分析與處理的模型。模型中，多類信息衛(wèi)星、雷達、氣象系統(tǒng)等組成。多源傳感器獲取到的信息量化分析后存儲在數(shù)據(jù)庫中，船舶態(tài)勢估計模型的構(gòu)建與更新。同時，將反饋回船舶態(tài)勢估計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理析，由專家指定或數(shù)據(jù)分析，生成態(tài)勢要素和屬性。最后通過概率圖算法求解船舶態(tài)勢模型，計算船舶態(tài)勢結(jié)果，實現(xiàn)船舶監(jiān)測與意圖分析。船舶態(tài)勢估計模型的天氣態(tài)勢要素與風(fēng)浪態(tài)勢要素的信息可由氣象傳感器獲取，船舶信息可由 AIS 信息系統(tǒng)獲取或海事人員直接判斷。航速、與觀測點的距離、船舶所處區(qū)經(jīng)緯度等信息可由 HFSWR 獲取。意圖與船舶的運動態(tài)勢要素為模型的輸出，可通過模算得到。船舶態(tài)勢估計模型中，采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式獲取天氣與風(fēng)浪的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲又稱網(wǎng)絡(luò)人，是指計算機按照規(guī)定方式，自動獲取因特網(wǎng)信息的一種技術(shù)[40]。選取天氣數(shù)據(jù)與風(fēng)據(jù)存儲的網(wǎng)站，并設(shè)定中國天氣網(wǎng)（http://www.weather.com.cn/）為目標(biāo)網(wǎng)站。

內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文蟲首先需要解析目標(biāo)網(wǎng)頁，判斷數(shù)據(jù)的存儲方式與本地的請求是否是一個 http 協(xié)議的查看調(diào)試工具，能夠查看計算機與互聯(lián)網(wǎng)之間所有件對中國天氣網(wǎng)后臺數(shù)據(jù)實施解析，如圖 3.1 所示。左側(cè)區(qū)域是網(wǎng)頁議、Host 主機以及 URL 地址解析。其中，紅色顯示代表請求失敗，藍功，灰色顯示代表解析過程。圖中右下方區(qū)域為網(wǎng)站解析的數(shù)據(jù)，并以，論文給出解析后的青島天氣數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)解析完成后，可知天氣和風(fēng)浪數(shù)據(jù)都是采用 json 格式存儲，符合。在 Python3.6 環(huán)境下，通過網(wǎng)絡(luò)請求 Requests 模塊，完成獲取與解青島、大連、蓬萊以及威海五個區(qū)域的天氣和風(fēng)浪數(shù)據(jù)，并在程序內(nèi)如下式所示：P 數(shù) 據(jù)更新時間，天氣， 風(fēng)向，風(fēng)速(m/s)，實時溫度(℃)，相對濕度(%) 境 Spyder 內(nèi)，爬蟲獲取到五個城市的天氣數(shù)據(jù)，如圖 3.2 所示。

式如下式所示：P 數(shù) 據(jù)更新時間，天氣， 風(fēng)向，風(fēng)速(m/s)，實時溫度(℃)，相對濕度(%) 境 Spyder 內(nèi)，爬蟲獲取到五個城市的天氣數(shù)據(jù)，如圖 3.2 所示。圖 3.2 爬蟲獲取天氣數(shù)據(jù)Figure 3.2 Getting weather data from web crawler間為 2013 年 05 月至 2014 年 05 月，2016 年 5 月至 2017 年 5 月，共 csv 格式存儲在本地，如圖 3.3 所示。

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本文編號：2798373