基于物联网架构的智能航海避碰算法研究

摘要

随着“一带一路”战略的提出，“21世纪海上丝绸之路”构想将中国海运事业提升至一个新高度。海运量增长的同时也给安全航海带来前了所未有的挑战。目前，航海安全主要依靠值班驾驶员在雷达、自动识别系统（AIS）、自动雷达标绘仪（ARPA）等辅助设备协助下对碰撞危险进行判断。但船-船相碰事故有增无减，带来极大的财产损失和人员伤亡，如何更有效地预防海上船舶碰撞事故的发生成为亟待解决的问题。
　　为提高航海安全性，各国学者对智能避碰决策做了大量工作并取得一定成果。而随着物联网技术在智能交通、智能家居、健康监测等多个领域的逐步渗入，整个社会变得更加智能化。本文通过深入研究物联网和智能算法的相关理论，将其关键技术综合应用到智能航海避碰中。提出了基于物联网架构的智能航海避碰系统模型，设计了一种可以实时预测船舶碰撞风险度的智能航海避碰算法，该算法可提前“预知”船舶在下一时刻抵达位置处的碰撞风险程度并在危险来临前推送避碰优先序列。
　　本文所做的工作如下：
　　(1)提出了基于物联网架构的智能航海避碰系统模型。该模型包括感知层、传输层和应用层。其中，感知层以性价比更高的智能传感器模块为主体对各类航海信息进行实时采集；传输层以物联网中间件及Zigbee协议为基础进行信息传输。最后由应用层的智能避碰算法分析、预测船舶碰撞风险并作出避碰优先序列决策。
　　(2)通过深入研究国内外智能避碰算法，基于层次分析法（AHP）和 BP人工神经网络算法设计了一种改进的智能航海避碰算法。该算法加入了环境因子，使整个算法可根据实际环境的改变而实时调整策略，具有实际应用价值。
　　首先，本文基于 AHP确定影响安全航海的各环境因素所占的权重，将采集到的各影响因素值与其权重相结合，动态确定环境因子；根据感知层采集到的实时数据与环境因子综合确定最佳预测时间T。
　　其次，运用BP神经网络算法学习船舶的航海习惯；基于训练完成的BP神经网络预测T时刻后船舶可能抵达的位置坐标P。
　　最后，根据航海学知识建立模型，判断P处的碰撞风险度；根据不同船舶与本船之间碰撞的风险度大小建立避碰优先列表，供值班驾驶员参考。
　　(3)本文基于MATLAB平台对改进的智能航海避碰算法所有步骤进行建模仿真，以渤海海域内渔船、货船等实际船舶的历史航行记录数据作为测试用例进行实验，评估验证本文提出的改进算法的可用性和有效性。

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 课题研究意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文的主要工作

1.5 论文组织结构

第二章 相关技术概述

2.1 物联网技术

2.2 AHP层次分析法

2.3 BP神经网络

2.4 本章小结

第三章 基于物联网技术的航海信息采集

3.1 静态属性数据与动态属性数据的采集

3.2 综合环境数据的采集

3.3 船舶信息智能传输

3.4 本章小结

第四章 智能航海避碰算法

4.1 环境因子中各环境因素的权值确定

4.2 预测时间T的算法设计

4.3 智能航海避碰算法

4.4 本章小结

第五章 实验仿真

5.1 数据分析及处理

5.2 各环境因素权值的确定结果及分析

5.3 预测时间的结果与分析

5.4 预测算法结果比较

5.5 碰撞风险列表

5.6 算法应用可行性分析

5.7 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 未来工作展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢