基于AIS的船舶轨迹聚类原型系统设计与实现

摘要

目前，装载自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)设备的船舶数量越来越多，然而通过船舶AIS设备定位出来的轨迹数据只能反映出船舶的经纬度、采样时刻、瞬时速度以及航向等信息，无法反应出船舶航行的特征信息，然而这些信息对于海上交通的规划、管理、控制又是非常重要的。因此，本文在Eclipse软件上采用Java语言设计并实现了船舶轨迹聚类原型系统对船载AIS设备定位出来的轨迹数据进行挖掘与分析，进而获得船舶的行为规律。
　　本文首先对国内外的轨迹聚类方法以及AIS数据挖掘应用现状进行文献调研。然后，在数据挖掘技术和航海相关理论的基础上，给出了船舶轨迹聚类原型系统的总体设计方案。系统设计采用层次及模块化设计原则和思路，将原型系统设计为数据源层、数据处理与挖掘层以及用户界面层三个层次。数据源层主要包括AIS数据库模块，此模块为原始轨迹数据、预处理后的子轨迹数据以及停泊点数据提供存储空间，并为上层提供数据查询、更新、删除以及插入等功能。数据处理与挖掘层包括AIS数据预处理模块和AIS数据挖掘模块，其中，AIS数据预处理模块的功能是去除冗余的AIS数据、过滤漂移和异常的AIS数据、添补缺失的AIS数据以及分离AIS数据。AIS数据挖掘模块一方面对船舶停泊点进行聚类，从而发现船舶的兴趣区域，并计算其兴趣度;另一方面对航行子轨迹经过划分而产生的轨迹子段数据进行聚类，并提取簇内典型的代表轨迹，进而发现船舶热门航线。用户界面层包括用户交互输入以及数据挖掘结果输出两方面功能。
　　最后，以某海事局提供的真实AIS数据为实验数据，对原型系统的AIS预处理模块进行测试，测试结果表明此模块的符合设计要求。实验中分析了AIS数据挖掘阶段参数值对聚类结果的影响，并给出适当的经验参数，为系统良好运行提供参照依据。通过实例应用显示了本文设计的原型系统可以有效而快速地发现船舶兴趣区域和船舶热门航道。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及研究意义

1．2 国内外研究概况

1．2．1 AIS数据挖掘研究现状

1．2．2 轨迹聚类的研究现状

1．3 本文主要研究内容和结构安排

第2章 相关技术与理论基础

2．1 AIS相关介绍

2．2 数据挖掘基础理论

2．2．1 数据挖掘与知识发现

2．2．2 数据挖掘的功能

2．2．3 数据挖掘的过程

2．2．4 聚类算法概述

2．3 本章小结

第3章 船舶轨迹聚类原型系统设计与实现

3．1 相关术语定义

3．2 原型系统总体方案设计

3．2．1 原型系统结构总体设计

3．2．2 原型系统工作流程设计

3．2．3 系统开发环境

3．3 AIS数据库模块的设计

3．3．1 AIS数据表的设计

3．3．2 AIS数据库模块相关操作

3．4 AIS数据预处理模块设计

3．4．1 AIS数据预处理工作流程设计

3．4．2 AIS数据坐标正逆变换

3．4．3 船舶轨迹漂移和异常数据去除

3．4．4 船舶轨迹缺失数据插值

3．4．5 船舶停泊点与子轨迹分离

3．5 AIS数据挖掘模块设计

3．5．1 船舶停泊点聚类子模块设计

3．5．2 船舶子轨迹聚类模块设计

3．6 本章总结

第4章 原型系统测试与实例应用

4．1 AIS数据来源

4．2 系统基础功能介绍

4．3 AIS预处理模块测试及结果分析

4．4 船舶停泊点聚类模块测试与应用

4．5 船舶子轨迹聚类模块测试与应用

4．6 本章总结

总结与展望

参考文献

致谢

研究生履历