基于粒子系统和图像合成的船舶航迹流模拟研究与实现

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基于电子航道图的虚拟航标系统架构

标的可行性研究，推进内河虚拟航标的研究和应用。
少了船舶碰撞航标的几率。
基于电子航道图的虚拟航标系统架构
纵观国际和国内对虚拟航标的使用和理解，虚拟航标技术
已经把传统航标的概念拓展到一个全新的领域，已经成为现代
目前，国际上尚无统一标准标识虚拟航标。但是，ＡＩＳ航标的快速发展引起了ＩＡＩＪＡ、ＩＥＣ、ＩＭ０和ＩＨＯ有关组织等相关国际组织的重视，它们分别从各自的专业领域制定了各类关于虚拟航标显示和应用规则。虚拟航标的应用主要是借助ＡＩＳ无线电
于对航行区域的安全评估。这个安全评估涉及物理状况的航行价值，典型的区域是用于Ｓ０ＬＡＳ公约船舶的深水航标。
图上还未及标绘的新的或临时性目标，或者用于凸显激活的临
虚拟航标发展现状
虚拟航标是指物理上不存在，由经授权的助航服务提供部
效成分提供了完备的技术手段。虚拟航标可以作为电子海图数据类型，定义并作为航道基本要素的重要组成部分。长江电子航道图３．０系统的建成为长江航标定义标准提供了扩展的平台。同时为长江虚拟航标的运行提供了一种技术手段，长江虚拟航标也应该作为长江电子航道图显示标准（ＣＪ一５２）的一部分，如同社会普遍认同中国内河航标标识体系、中国海图标识体系一样，

基于SIMULINK的船-机-桨建模与仿真

如图２所示，将仿真数据曲线与理论上的分析比较可知，模型的建立和求解是正确的。由数据曲线分析船舶在启航过程中的扭矩特性，得出与船舶操纵一样的结论：直接启车会对推进系统造成潜在的转矩过载和破坏性。图３和图４分别为船舶阻力、推力、航速和转速对时间的曲线（横坐标为时间ｔ单位ｓｏ，
力减额系数用ｆ表示。推力减额系数值与船型、螺旋桨尺度、负荷及与船体间的相对位置等因素有关，对于单螺旋桨商船通常采用汉克歇尔公式近似得到：
ｆ．０一０１＝０５．２（２）２
１５柴油机建模．
容积法模型可计算燃烧放热规律、冷却损失、扫气过程等复杂的缸内工作过程，在柴油机陛能预测方
和涡流阻力构成，由蓝波一奥芬凯勒图谱给出。（）２作用于船体的横向流体粘性力和力矩对于船体横向流体粘性力和力矩，ＭＧ模型中将其分解为线性和非线性两部分。井上模型给出的表Ｍ
达式为
’、 ’ 】十，ｙｔｔ＋／Ｉ＋，一（，＝， ’ ｐＰＹｔ， ’Ｉ） ’ ．＃ＰＪ．．’ ’ Ｉ＋ｒ ’ ’ＩＩ，
表１７００散货船参数６０ｔ
≤ｂ＿ ∞ ∞ ∞ ｌ兽 ×
图１ＩＩＮＳＭＵＫ船机桨联合仿真模块Ｉ
在直航前进加速工况下进行仿真，仿真数据如下：图２为螺旋桨扭矩与转速之间的关系
ｎｒ √ｐ
图２直航加速工况下的螺旋桨扭矩与转速曲线
船舶向前航行时，附近的水收到船体的影响而产生运动，这股水流称为伴流。伴流的存在使得船后螺旋桨附近流场发生变化，从而是产生的推力和扭矩与敞水桨不同。以上给出的是螺旋桨的敞水特性，但实

粗糙海面上舰船Kelvin尾迹的电磁散射仿真

粗糙海面上舰船Kelvin尾迹的电磁散射仿真韦尹煜;吴振森;路越【摘要】基于点源扰动方法建立了舰船的Kelvin尾迹模型,模拟了不同船速下的Kelvin尾迹.实际中,舰船尾迹除了受到舰船自身参数影响外,还会受到风驱海浪的调制.为了建立更为符合实际的Kelvin尾迹模型,借助PM(Pierson-Moscowitz)海谱生成粗糙海面,将其与Kelvin尾迹模型进行线性叠加后,得到了粗糙海面上舰船尾迹.在该复合模型基础上,利用物理光学法获得了不同入射情况下的单站、双站的雷达散射截面,实现了海面舰船尾迹电磁散射的模拟仿真.这一过程的实现,有利于更好地模拟舰船尾迹在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)中的成像仿真,同时为SAR成像中舰船尾迹以及舰船自身的识别奠定了基础.【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2016(031)003【总页数】5页(P438-442)【关键词】Kelvin尾迹;PM谱;物理光学法;雷达散射截面(RCS)【作者】韦尹煜;吴振森;路越【作者单位】西安电子科技大学物理与光电工程学院,西安710071;西安电子科技大学物理与光电工程学院,西安710071;西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心,西安710071;西安电子科技大学物理与光电工程学院,西安710071【正文语种】中文【中图分类】O451DOI 10.13443/j.cjors.2015071002对于水面舰船目标,传统探测方法都是以目标本身作为探测客体,而探测的信号源就是来自水中航行舰船的声反射性质、电磁性质等. 但是,随着各种先进消声技术、声对抗技术、消磁技术等隐身技术的发展和应用,使传统探测手段的工作能力被严重削弱.然而,在舰船航行过程中,其产生的尾迹具有尺度大、存在时间较长的特点,且无论采用什么隐身技术也很难被消除掉,完全满足被用作探测信号源的要求. 同时,随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的兴起,可以用星载或机载SAR图像中的船尾迹来识别运动舰船,并可通过尾迹形态得到舰船的吃水深度、航速等重要信息,因此研究舰船尾迹在海上目标探测中具有重要作用.近几十年来,国内外学者对舰船尾迹,尤其是对Kelvin尾迹进行了大量研究,Tuck等人[1]于1971年在Kelvin驻相法的基础上计算了船行波.2000年,Fontaine等[2]在考虑了舰船形状和大小的情况下,求解了在无粘流体中的船行波.2010年,孙荣庆等[3]对运动舰船的Kelvin尾迹和湍流尾迹的电磁散射建模作了相关研究.2013年,巩彪等[4]对Kelvin尾迹作了SAR图像仿真.2015年,Zilman等人[5]研究了粗糙海面上Kelvin尾迹在SAR成像中的识别问题．本文在不同环境条件下,对上述模型进行了模拟验证,建立了更为符合实际的Kelvin 尾迹模型;同时,利用PM海谱生成粗糙海面,并结合物理光学(Physical Optics,PO)法,实现了粗糙海面上舰船尾迹的电磁散射的模拟仿真.1.1 Kelvin尾迹建模舰船尾迹主要由分歧波和横断波组成,二者相干涉形成尖头波,由于尖头波的波长短,因而每个波前不能够被独立地分辨开来而表现为亮线,形成开尔文臂.开尔文臂的尾迹角约为±19.5°,如图1、图2所示.点源扰动模型是模拟Kelvin尾迹的基础,其原理是:将舰船目标看作一个以速度v移动的椭球体,对椭球体上每一个点按照航迹模式进行计算,再将每个点的航迹的近似值相叠加,从而得到整个Kelvin尾迹.舰船Kelvin尾迹的自由波模形如下:图3为不同船速下的Kelvin尾迹．Kelvin尾迹轮廓形如扇形，横断波沿舰船的航行方向传播，具有明显的周期特性．船速较小时，Kelvin波长较短，相应的尾迹高度起伏较小，随着船速的增加，波长与振幅明显增加，这与实际情况相符合．1.2 Kelvin尾迹与海面的线性叠加模型高频利用PM海谱[7-8]生成海面模型,风速u19.5=3.5 m/s,风向φw=0°,如图4(a)所示.同时,建立小型舰船尾迹模型,如图4(b)所示,相关参数为d=1.5 m,l=5m,b=2.5 m,v=2 m/s.仿真区域Lx=Ly=19.2 m,取样点数为M=N=512,面元尺寸为0.037 5 m×0.037 5 m.将海面模型与Kelvin尾迹模型进行线性叠加,得到海洋中的舰船尾迹模型,如图4(c)所示.之后,将利用此模型进行电磁散射计算.PO法是求解Helmholtz积分方程的近似方法,在求解电磁散射问题中应用广泛,其基本思想是:当入射波的波长λ和粗糙表面曲率半径ρ满足条件ρ>10λ时,粗糙面可视为由许多小平面拼接而成,电磁波在粗糙面的边缘和尖点绕射、面元间的多次散射等作用可以忽略.入射波不能直接照射的区域是暗区,入射波可以直接照射的区域是亮区,计算每一个亮区散射场,叠加后得到总散射场.粗糙面表面面元电磁流为: 利用物理光学法对1.2节中所建立的复合模型进行电磁散射计算,得到其单、双站雷达散射截面(Radar Cross-Section,RCS).3.1 单站电磁散射单站散射系数的仿真结果如图5所示.可以看到: 镜像区域中,来自介质海面的平均后向RCS明显大于带有舰船Kelvin尾迹的后向RCS; 随着入射角的增大,来自单纯海面的后向RCS明显小于叠加有Kelvin尾迹海面的RCS.这是由于尾迹的存在增大了海面起伏,改变了海面的粗糙度,使散射效果增强.3.2 双站电磁散射图6给出了入射角分别为0°和30°情况下的双站RCS.仿真结果表明：在镜像区域,单纯海面的RCS明显大于带有舰船Kelvin尾迹的RCS. 而在远离了镜像区域,单纯海面的RCS明显小于叠加有舰船Kelvin尾迹的RCS.原因是:尾迹的存在改变了海面粗糙度,使得在镜像区域相应的散射减弱,在其他区域的散射增强.本文利用点源扰动模型建立了舰船的Kelvin尾迹模型,模拟了不同船速下的舰船尾迹,发现当船速越大时,尾迹波长越长,波高也越大.同时,借助PM海谱生成粗糙海面,将其与Kelvin尾迹模型进行线性叠加得到了海面上的舰船尾迹.最后,针对舰船尾迹对粗糙海面电磁散射影这一问题进行了模拟仿真,利用PO获得了不同入射情况下的单、双站RCS,发现由于尾迹的存在增大了海面起伏,改变了海面的粗糙度,从而在镜向方向上的电磁散射减弱,非镜向方向上的散射效果增强.韦尹煜 (1990-),男,甘肃人,西安电子科技大学博士研究生,研究方向为目标与环境复合电磁散射及并行计算方法.吴振森 (1946-),男,湖北人,西安电子科技大学教授,博士生导师,近年来主要从事复杂介质、非均匀介质中的电磁波/光波的传播与散射、目标激光散射特性和电磁散射等方面的研究.【相关文献】[1] TUCK E. O. On line distribution of Kelvin sources[J]. Journal of ship research, 1971,12(2): 105-112.[2] FONTAINE E, FALTINSEN O M, COINTE R. New insight into the generation of ship bow waves[J]. Journal of fluid mechanics, 2000, 421(1): 15-38.[3] 孙荣庆, 罗根, 张民，等. 运动舰船的开尔文尾迹和湍流尾迹的电磁散射模型[C]//2010全国电磁散射与逆散射学术年会. 2010.[4] 巩彪, 黄韦艮, 陈鹏. Kelvin尾迹SAR图像仿真研究[J]. 海洋通报, 2013, 32(2): 208-213. GONG B, HUANG W G, CHEN P. Study on the SAR imaging simulation of kelvin ship wake[J]. Marine science bulletin, 2013, 32(2): 208-213. (in Chinese)[5] ZILMAN G, ZAPOLSKI A, MAROM M. On detectability of a ship's Kelvin wake in simulated SAR images of rough sea surface[J]. IEEE transactions on geoscience & remote sensing, 2015, 53(2):609-619.[6] OUMANSOUR K, WANG Y, SAILLARD J. Multifrequency SAR observation of a ship wake[J]. IEE proceedings-radar, sonar and navigation, 1996, 143(4): 275-280.[7] 李钦, 管荣生. 双尺度粗糙面的电磁波散射问题[J]. 电波科学学报, 1990, 5(3): 59-66.LI Q, GUAN R S. Wave scattering from rough surfaces with two scale[J]. Chinese journal of radio science, 1990, 5(3): 59-66. (in Chinese)[8] PIERSON W J, LIONEL M. A proposed spectral form for fully developed wind seas based on the similarity theory of S[J]. Journal of geophysical research, 1964, 69: 5181-5190.。

2020年第43卷总目次

基于滚动时域优化策略的多载ＡＧＶ充电调度 ………………………………… 丁一ꎬ陈婷 ( ２. ８０ )
Ⅲ
船用锅炉汽包水位内模滑模控制………………………………………………… 段蒙蒙ꎬ甘辉兵 ( ３. ８３ )
三峡升船机变频器ＩＧＢＴ路故障诊断 ……………………… 孟令琦ꎬ高岚ꎬ李然ꎬ朱汉华 ( ３. ８９ )
定航线下考虑ＥＣＡ的船舶航速多目标优化模型 …………… 甘浪雄ꎬ卢天赋ꎬ郑元洲ꎬ束亚清 ( ３. １５ )
改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用………… 孙珽ꎬ徐东星ꎬ苌占星ꎬ叶进 ( ３. ２０ )
Ⅱ
规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法
………………………………… 周双林ꎬ杨星ꎬ刘克中ꎬ熊勇ꎬ吴晓烈ꎬ刘炯炯ꎬ王伟强 ( ３. ２７ )
船用起重机吊索张力建模与计算机数值仿真 ………………………… 郑民民ꎬ张秀风ꎬ王任大 ( ４. ９４ )
约束规划求解自动化集装箱码头轨道吊调度 ………………………… 丁一ꎬ田亮ꎬ林国龙 ( ４. ９９ )

航海气象与环保

１６２ｋＷ柴油机排气海水脱硫性能
基于模糊￣粒子群算法的舰船主锅炉燃烧控制 ……… 毛世聪ꎬ汤旭晶ꎬ汪恬ꎬ李军ꎬ袁成清 ( １. ８８ )
多能源集成控制的船舶用微电网系统频率优化……………… 张智华ꎬ李胜永ꎬ季本山ꎬ赵建 ( １. ９５ )
基于特征模型的疏浚过程中泥浆浓度控制系统设计………… 朱师伦ꎬ高岚ꎬ徐合力ꎬ潘成广 ( ２. ７４ )
基于卷积神经网络的航标图像同态滤波去雾 …………………………………………… 陈遵科 ( ４. ８４ )
船用北斗导航系统终端定位性能的检测验证 …………………………………………… 吴晓明 ( ４. ８９ )

基于AIS信息的船舶航迹带尺度确定与分析

基于AIS信息的船舶航迹带尺度确定与分析周翠;肖进丽;牟军敏【摘要】为更客观地确定船舶在港口水域中航迹带尺度,提出了一种利用AIS数据计算船舶航迹带尺度的方法.该方法采用实船观测到的AIS数据,运用最小二乘法原理及船舶航迹带理论模型,拟合得到直线与转弯船舶航迹段的方程,计算出航迹带主要尺度(航迹带宽度和转弯半径),并推算出船舶的漂移系数n的取值范围.将计算结果与现行的《海港总体设计规范规范》进行对比分析.结果表明,该计算方法是可行的.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2015(039)006【总页数】5页(P1278-1282)【关键词】AIS;航迹带宽度;转弯半径;船舶漂移系数;回归分析【作者】周翠;肖进丽;牟军敏【作者单位】武汉理工大学航运学院, 武汉430063;武汉理工大学航运学院, 武汉430063;武汉理工大学航运学院, 武汉430063;湖北省内河航运技术重点实验室武汉430063【正文语种】中文【中图分类】U6610 引言航迹带尺度是港口和航道规划、设计及建设的一个重要参数［1］，现阶段国内外对船舶航迹带尺度的研究，主要有实船试验、模拟研究、理论计算等方法［2］.但实船试验方法所要求的实验条件较高、风险大、成本高，且无法测得船舶在不同风、流（大小、方向）组合条件下的各种数据；理论计算方法难以全面考虑各种因素，且一些因素难以量化；而船模试验方法对一些量（风、流、拖船增减）的设定可能与实际情况存在着较大的出入.船舶自动识别系统（automatic identification system，AIS）是一种已得到广泛应用助航设备，该系统不仅能自动接收处理来自他船的操纵和船位信息，对他船进行识别、检测和跟踪，而且可在无人介入的情况下，主动地向合适的岸台、其他船舶或航空器提供实时连续、详细完整的航行状态信息和其他与安全有关的信息［3］.利用船舶AIS所记录的实时反映船舶动态的航行信息（船长、船宽、船首向、航迹向、航迹点的经纬度等）计算船舶航迹带尺度可有效解决其他方法成本高、难量化、推广性低等问题［4］.目前国内外对船舶航迹带尺度的确定主要依赖相关规范和标准［5－6］，基于航迹带尺度的研究尚不多见，且大多以船舶模拟器试验为基础［7－8］.已有一些学者利用 AIS数据对船舶航迹带尺度进行研究，陆吉庆［9］通过采集港口水域船舶AIS数据，利用回归分析方法确定了大型船舶航迹带宽度、转弯半径与船长、船宽、载重吨、吃水、风流等因素的关系；曾昆［10］利用AIS数据对厦门港附近大型船舶航迹带度、转弯半径进行了统计分析，但其都未利用AIS数据对航迹带尺度进行定量计算.本文基于实船观测的AIS数据，拟合出所选取直线与转弯船舶航迹段的方程，运用船舶航迹带尺度模型，计算出航迹带的主要尺度（航迹带宽度和转弯半径），推算出船舶的漂移系数n的取值范围，并通过将计算所得结果与现行的《海港总体设计规范规范》（JTS 165－2013）（以下简称《规范》）中的规定进行对比分析以判别其可行性.1 航迹带尺度模型1.1 基于AIS航迹带宽度模型的建立船舶航迹带宽度为船舶在航道内航行时，由于受到航道断面、导助航设施、外界自然条件和人为因素的影响，为了保证航向其航行轨迹在航道中线左右摆动，呈蛇形前进所占用的宽度.航迹带宽度由2个部分组成，船舶航行中在航迹线左右的偏移量；船舶本身占用的航道空间.1.1.1 航迹偏移量船舶航迹偏移量为船舶在航迹线附近蛇形前进所占用的空间.通过确定船舶航行时的航迹线，求出船舶航迹点在航迹线两侧的最大偏距之和，即得到船舶航迹偏移量.本文利用船舶AIS数据拟合出直线航段航迹线方程，利用点到直线的距离公式求得每个船位点至拟合直线的距离Dpi，找到拟合直线两侧各点至直线的最大距离和D－pmax，相加即可得出航迹偏移量A1，即图1为船舶航迹线拟合示意图.图1中，黑色曲线为船舶航迹点组成的航迹线，黑色直线为拟合的航迹线.图1 船舶航迹线拟合示意图1.1.2 船舶本身占用空间船舶本身占用空间，为船舶在航行过程某一刻所扫过水域范围的大小，它可以理解为船舶在航迹线法线上的投影，图2船舶所占空间示意图.图2 船舶占用空间示意图其中：M，N分别为船首、船尾的最外缘点；O为AIS设备在船上的安装位置；d1，d2分别为某观测时刻船首、船尾最外缘点M，N至航迹向的距离；L1，L2分别为船首和船尾至船载AIS设备O的距离；L和B为船舶的长度和宽度；γ为船舶航行当时的风流压差角.由图2可得：1.1.3 船舶漂移系数如上文所述，船舶航迹带宽度A为船舶航迹偏移量A1和船舶本身航行时占用空间A2之和，根据《规范》船舶航道的航迹带宽度A的经验公式为式中：n定义为漂移系数；L为船长；B为船宽；γ为船舶航行时的风流偏压角.结合式（5），（6）可推导出：综上，利用观测船舶记录的AIS数据（航迹向COG、船首向HDG、船长及船宽；其中风流偏压角γ可由船首向和航迹向的差值得到），即可计算出船舶航行航迹带宽度和漂移系数.1.2 转弯半径模型船舶AIS可每2s更新一次船舶实时船位信息（经纬度），通过转弯航段船舶的经纬度点，利用最小二乘法拟合曲线即可求得船舶的转弯半径.最小二乘法是通过最小化误差平方和的方式来寻找数据的最佳匹配函数.利用最小二乘法拟合圆的半径和圆心坐标的方法如下.设样本点为（Xi，Yi），i∈（1，2，…），拟合圆心与半径为（A，B）和R，点（Xi，Yi）到圆心的距离为di：点（Xi，Yi）到圆边缘距离的平方与半径平方之差为Q（a，b，c）分别对a，b，c求偏导，令偏导等于0，得按照上述原理进行C语言编程，将所选择的航迹点输入到程序，运行即可得到所选航迹点的拟合圆半径及圆心坐标.2 基于AIS信息确定航迹带尺度实例2.1 基于AIS数据的船舶航迹点绘制本文所需的实测船舶AIS数据有：（1）动态数据：船舶位置（经度、纬度）、航迹向COG、船艏向HDG；（2）静态数据：船长、船宽.表1为本研究实测船舶的基本信息；表2为实测船舶AIS记录的经纬度转换后的坐标.表1 实测船舶基本信息?表2 实测船舶AIS记录的经纬度转换后的坐标?将表2转换后的AIS经纬度坐标导入到SPSS中，得到该船舶在航道内的航迹线，见图3.图3 实测船舶航迹线（SPSS）2.2 航迹带尺度的确定2.2.1 航迹带宽度1）航迹线回归方程截取09：58：00到10：00：30时间段实测船舶AIS记录的航迹点经纬度，运用SPSS软件对其进行线性拟合，见图4，拟合直线系数见表3. 图4 直线航迹线拟合表3 回归系数?根据表3，该区段航迹线回归方程可表示为2）回归方程检验结果为验证航迹回归方程的可靠性，对其进行可信度检验.拟合方程相关系数检验、F检验、t检验的结果见表4.表4 相关系数、F、t检验结果汇总?由表4可知，相关系数r＝0.997，表明两变量线性相关程度极高；拟合方程常数与变量系数t检验与F检验的显著性概率Sig.都为0＜0.05，表明回归效果显著，下面即利用该拟合结果计算观测船舶的航迹偏移量.3）船舶航迹带宽度及船舶漂移系数的确定航迹偏移量A1为拟合直线两侧航迹点至该直线最大的距离和最小距离之和，利用点到直线的距离公式，求出各航迹点到拟合航迹线的距离.设直线外一点P（x0，y0），直线l：Ax＋By＋C＝0，AB≠0，则点到直线距离d＝，各点至拟合直线距离如图5所示.由图5可得，点到直线的最大正距离为＋2.940m，最大负距离为－3.289m，因此该航段的船舶偏移量A1为6.229m.船舶本身占用空间宽度A2为船舶在航行过程的某一刻，船舶所扫过水域范围的大小，参照表3船舶基本信息可得A2≈10.335m.由式（5）和（7）可分别计算出船舶航迹带宽度A＝16.564m及船舶漂移系数n≈1.601.随机选取其他4段直线航段，重复上述步骤，分别计算出航迹带宽度及漂移系数，结果见表5.图5 点到拟合直线距离表5结果显示，在该时间段观测船舶的航迹带宽度的范围为16.298～18.057m，漂移系数n的范围为1.575～1.745.表5 不同航迹段的航迹带宽度及漂移系数?2.2.2 转弯半径的确定截取10：38：40到10：48：40时间段船舶 AIS记录船舶航迹点的经纬度，将这些点导入到CAD中，运用最小二乘法编程对这些点进行拟合，圆心坐标（a，b）及半径r如下.将拟合圆心和半径输入到CAD中，如图6所示；按照上述相同的步骤可计算出了该实测船舶航迹线及转弯段的转弯半径，将实测船舶航迹线直线段与转弯段所计算出的拟合方程相结合，可得到该实测船舶的完整航迹带尺度，见图7.图6 转弯航迹线拟合图图7 实测船舶航迹带尺度3 结果对比分析3.1 航迹带宽度对比分析《规范》中给出了满载船舶漂移系数n与风、流偏压角γ的经验值，见表6.表6 满载船舶漂移系数n和风、流压偏角γ的关系?在航行条件流速V＝0.5m／s，风流偏压角γ＝7°的情况下，利用AIS数据计算所得的漂移系数范围为1.575～1.745，在同等条件下《规范》所规定漂移系数n＝1.69上下波动，但整体上偏小，其原因在于实测的风流偏压角γ较7°大.3.2 转弯半径对比分析《规范》认为航道转弯半径的大小，应根据转向角φ和设计船长L 确定：当10°＜φ＜30°，r＝（3～5）L；当φ＞30°，r＝（5～10）L.利用实测船舶AIS数据计算所得的船舶航迹带转弯半径，r＝788.747m，船舶的船长L＝44.8m，即与《规范》中所规定的航道转弯半径r（最大为10L）相比，本文计算出的船舶航迹带弯曲半径较为偏大.究其原因，主要是本文用于AIS数据分析的观测船舶并非航行于该航道的最大代表船型，而对于船舶航行来说，航道弯曲半径越小航行越困难，因此，《规范》中所规定的航道转弯半径对于本文所使用的观测船舶安全过弯来说，其值有一定富裕.4 结束语本文利用实测船舶AIS数据，通过对船舶航迹带进行回归分析确定了航迹带宽度、转弯半径及船舶漂移系数的取值范围.所得结果与《规范》中相关规定对比分析，表明该方法是可行的.在利用船舶AIS数据对船舶航迹带尺度进行研究的过程中，存在一些不足与局限，如所采集的实测船舶的AIS数据有限，只计算出一条船舶在流速V＝0.5m／s航行条件下的航迹带宽度和转弯半径，若能得到不同船型不同风、流下的观测船舶的AIS数据，所得结果将会更具代表性，且更有价值；在计算航迹带宽度时，利用不同数量的航迹点拟合直线方程，所计算出的航迹带宽度和船舶漂移系数存在一定差异，下一步研究将致力于发掘航迹点数与航迹带宽度及漂移系数之间的规律.参考文献［1］于家根.港口水域航道合理规划设计研究［D］.大连：大连海事大学，2008. ［2］陈伟.大型集装箱船进出港行道宽度模拟实验研究［D］.武汉：武汉理工大学，2010.［3］刘畅.船舶自动识别系统（AIS）关键技术研究［D］.大连：大连海事大学，2013.［4］PHILIPP L，CHRISTIAN B，MARTIN H，et prehensive analysisof automatic identification system （AIS）data in regard to vessel movement prediction［J］.Journal of Navigation，2014，67（5）：791－809.［5］中华人民共和国交通部.JTS 165－2013海港总体设计规范［S］.北京：标准出版社，2013.［6］中华人民共和国交通部.GB50139－2004内河通航标准［S］.北京：标准出版社，2004.［7］徐言民，荣祥斌，刘明俊.失控船拖带系统建模与航迹带模拟研究［J］.中国航海，2008，31（2）：126－129.［8］索永峰，杨神化，陈国权，等.基于AIS航海模拟器目标船服务器的设计与实现［J］.中国航海，2014，37（1）：43－47.［9］陆吉庆.港口水域航迹宽度和操纵参数的回归分析［D］.大连：大连海事大学，2010.［10］曾昆.基于实态的船舶航迹带宽度和操纵参数的研究［D］.辽宁：大连海事大学，2009.。

EKF、UKF、PF组合导航算法仿真对比分析

EKF、UKF、PF组合导航算法仿真对比分析摘要随着人类对海洋探索的逐步深入，自主式水下机器人已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。

良好的导航性能可以为航行过程提供准确的定位、速度和姿态信息，有利于AUV精准作业和安全回收。

本文介绍了三种不同的导航算法的基本原理，并对算法性能进行了仿真实验分析。

结果表明，在系统模型和时间步长相同的情况下，粒子滤波算法性能优于无迹卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波算法性能优于扩展卡尔曼滤波算法。

关键词自主式水下机器人导航粒子滤波无迹卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波海洋蕴藏着丰富的矿产资源、生物资源和其他能源，但海洋能见度低、环境复杂、未知度高，使人类探索海洋充满了挑战。

自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV)可以代替人类进行海底勘探、取样等任务[1]，是人类探索和开发海洋的重要工具，已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。

为了使其具有较好的导航性能，准确到达目的地，通常采用组合导航算法为其导航定位。

常用的几种组合导航算法有扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter，EKF）、无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter，UKF）和粒子滤波算法（Particle Filter，PF）。

1扩展卡尔曼滤波算法EKF滤波算法通过泰勒公式对非线性系统的测量方程和状态方程进行一阶线性化截断，主要包括预测阶段和更新阶段。

预测阶段是利用上一时刻的状态变量和协方差矩阵来预测当前时刻的状态变量和协方差矩阵；更新阶段是通过计算卡尔曼增益，并结合预测阶段更新的状态变量和当前时刻的测量值，进而更新状态变量和协方差矩阵[2]。

虽然EKF滤波算法在非线性状态估计系统中广泛应用，但也凸显出两个问题：一是由于泰勒展开式抛弃了高阶项导致截断误差产生，所以当系统处于强非线性、非高斯环境时，EKF算法可能会使滤波发散；二是由于EKF算法在线性化处理时需要用雅克比(Jacobian)矩阵，其繁琐的计算过程导致该方法实现相对困难。

船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法

船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法牟军敏;陈鹏飞;贺益雄;张行健;朱剑峰;荣昊【摘要】To conduct fast clustering of automatic identificationsystem(AIS)ship trajectory data,in this paper,we propose a fast self-tuning spectral clustering(FSSC)algorithm based on the Hausdorff distance.The trajectory data are pre-processed by the Douglas-Peucker(DP)algorithm,which preserves the trajectory characteristics.Based on the Hausdorff distance,trajectory similarity measurement function and similarity matrix that can automatically choose the scaling parameters are proposed,and a spectral clustering algorithm is used to cluster the ship trajectory.To veri-fy the proposed method,we selected the estuary of the Yangtze River as a case study and the results indicate that the FSSC can obtain the main route in the marine navigation area.The consumption of computer resources is small,and the calculation speed is much faster than the usual clustering method.The proposed algorithm can provide a reference for the identification of main ship routes and improve the efficiency of maritime traffic management.%为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC).在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类.以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系统资源少,计算速度快.该方法对水域船舶主要航路识别,提高海事监管效率等方面具有参考意义.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】5页(P428-432)【关键词】船舶自动识别系统;船舶轨迹;Douglas-Peucker算法;数据压缩;Hausdorff距离;谱聚类【作者】牟军敏;陈鹏飞;贺益雄;张行健;朱剑峰;荣昊【作者单位】武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;湖北省内河航运重点实验室,湖北武汉430063;深圳招商蛇口国际邮轮母港有限公司,广东深圳518067;里斯本科技大学海洋技术与工程中心,里斯本1049-001【正文语种】中文【中图分类】U675.7随着国内外经济的不断发展，船舶数量不断增加，并呈现大型化、高速化和智能化的发展趋势[1]。

基于几何模型和粒子系统的近海海浪动态仿真

基于几何模型和粒子系统的近海海浪动态仿真
曹丹丹;徐青;朱彩英;刘晓春
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2014(012)002
【摘要】对近海海浪的绘制进行了研究,提出了一种近海海浪动态仿真的方法.改造现有Fourier模型构建海浪行进的不规则水波,利用贝塞尔曲线绘制海浪的翻卷,粒子系统绘制拍岸浪,模拟海浪的破碎,并通过碰撞检测技术检测水陆交界线来确定海浪产生的位置,从而实现海浪波动、翻卷、破碎及拍岸等真实感较强的三维动态仿真效果.
【总页数】3页(P116-118)
【作者】曹丹丹;徐青;朱彩英;刘晓春
【作者单位】苏州市数字城市工程研究中心有限公司,江苏苏州 215021;苏州市数字城市工程研究中心有限公司,江苏苏州 215021;信息工程大学,河南郑州 450052;苏州市数字城市工程研究中心有限公司,江苏苏州 215021;苏州市数字城市工程研究中心有限公司,江苏苏州 215021
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.基于粒子系统的模拟雷达海浪回波仿真 [J], 李启华;张新雄
2.基于三维海浪模型的海浪感应磁场模型研究 [J], 高胜峰;朱海;郭正东;蔡鹏;
3.基于舟山多年风浪资料的近海海浪预报研究 [J], 张蔺廉;陈淑琴;陈梅汀
4.基于三维海浪模型的海浪感应磁场模型研究 [J], 高胜峰;朱海;郭正东;蔡鹏
5.X-波段雷达近海海浪频谱反演的神经网络模型 [J], 王静;唐军武;何宜军;王鑫;潘玉方
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基于电子海图的船舶动态信息显示系统

系统（ＳＶＴ）…、电视监控系统、船舶自动识别系统（Ｓ中国船舶报告系统ｌ等。ＡＩ）［和］３Ｊ目前我国海事应急指挥工作尚不容乐观。海事应急处理主要根据报警方提供的信息，结合人工经验对各系统进行分析，通过纸质海图进行标绘来推
ｔｈｏｇｅｓｖｓｅｔｆｃｓｒｉｓ（Ｓ，ｕｏｔｄｎｉｃｔｎｓｓｍ（Ｉ）ａｄｍｎｔｅｎｏａｉｎｅｎｌｉａｅｓｌｒｉｅｃＶＴ）ａｔｍａｃｉｅｔａｉｙｔｃｏｓａｖｅｉｉｆｏｅＡＳ，ｎａｙｏｈｒｉｆｒｔｍｏ
（．北京航空航天大学电子信息工程学院，北京１０９；１０１１２．中交水运规划设计院有限公司，北京１０８；００８３．中华人民共和国海事局，北京１０３）０７６
ห้องสมุดไป่ตู้
［摘
要］随着全球经济发展、海事活动的迅猛增加，我国建立了船舶交通管理系统（ＳＶＴ）、船舶自动识别
ｓｓｅｓａｅａｐｉｄｉｈｉｅｅｍａｉｉｅａｍｉｉｔａｉｎｓｓｅｙｔｍｒｐｌｅｎＣｎｓｒｔｄｎｓｒｔｙｔｍ．Ｈｏｖｒｔｅｅｔｃｎｏｏｅｒｎｐｎｎｆｅｃｍｏｗｅｅ，ｈｓｅｈｌｇｉｓａｅｉｄｅｅｄｅｔｏａｈ
ｒａ－ｉｅＳｔｍｅｔｒｓｌｓｓｗｈｔｉｏｎｙｇｌｏｄｃｖｏｔｅｖｓｅｎｇｍｅｔｎａｅｙｎｖｇｔｎ，ｅｌｍ．ｙｓｅｔｓｅｕｔｈｏｔａｔｔｏｌｉｈｉｈｙｃｎｕｉｅｔｈｅｓｌｍａａｅｎｄｓｆｔａｉａｉｔｎｓａｏｂｔｔｌｏｉｐｏｅｈｆｃｅｃｆｅｒｅｃｏｕｓｒｖｓｔｅｅｉａｍｉｉｎｙｏｍｅｇｎｙｃｍｍａｄａｄｒｓｕ．ｎｎｅｃｅ

国外舰船流场测试及可视化技术研究

国外舰船流场测试及可视化技术研究陈虎;梁云芳;高雷;张国平;吴鸿程【摘要】聚焦于国外流场测试及可视化技术发展现状，分析精细流场测试在试验室环境下及实尺度环境下的应用进展，总结舰船流场测试及可视化的关键技术，展望舰船流场测试及可视化技术发展趋势。

%In this paper, the state-of-the-artof overseas’ researches on ship’s flow measurement and visualization are re-viewed, and the application of detailed flow measurement in laboratory and full scale environments are summarized. The key technologies of flow measurement and visualization, as well the development trends of ship flow measurement and visualiza-tion are further analyzed.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2016(038)011【总页数】7页(P1-7)【关键词】流场测试;可视化;PIV;SPIV【作者】陈虎;梁云芳;高雷;张国平;吴鸿程【作者单位】中国船舶科学研究中心，江苏无锡214082;中国船舶科学研究中心，江苏无锡 214082;中国船舶科学研究中心，江苏无锡 214082;中国船舶科学研究中心，江苏无锡 214082;中国船舶科学研究中心，江苏无锡 214082【正文语种】中文【中图分类】U661.1流场是船舶运动最基本的力学环境。

海洋中复杂海况和高海情引起的湍流、非定常流等耦合流动对舰船战斗性能与生存能力会产生不良影响。

深入揭示流场作用现象和流动细节、产生机理，对解决这些问题具有重要意义。

一种基于萤火虫算法的舰船路径规划方法

一种基于萤火虫算法的舰船路径规划方法专利名称：一种基于萤火虫算法的舰船路径规划方法技术领域：本发明属于舰船路径规划领域，尤其是一种基于萤火虫算法的舰船路径规划方法。

背景技术：随着科技的不断进步，舰船导航正逐渐向着智能化的方向发展。

尤其是在水面无人舰艇领域，舰船行驶的智能化更是尤为重要。

在智能化过程中，路径规划无疑是舰船智能航行的关键技术之一。

传统规划方法有视图法、拓扑法、栅格法等，这些方法过程简单，容易实现但路径优化效果差，并且无法保证寻找到全局最优路径。

近年来，随着一些生物系统及其行为特征进行模拟的优化算法的产生及日趋成熟，人们也逐渐将这些新兴的算法应用于路径规划中，并且有些算法已经获得了较好的效果，比如遗传算法、人工神经网络、粒子群算法、蚁群算法等。

例如申请号为200910100613. 1的专利申请一种基于粒子群优化算法的移动机器人路径规划方法，该专利对机器人路径利用粒子群优化算法进行规划；最后对规划的路径进行深度优先搜索。

申请号为201010123511. 4的专利提出一种基于双群协同竞争粒子群和Ferguson样条的机器人路径规划方法，该方法主要解决现有技术中存在的规划路径平滑性差且收敛速度缓慢的问题。

萤火虫算法(FireFly Algorithom, FFA)是一种基于萤火虫社会特性的优化算法，它由杨新社博士于2007年在剑桥大学提出。

尽管该算法与其它基于群体智能的算法，例如著名的粒子群算法，人工蜂群算法有一些相似之处，但是相对而言该算法在理论和实现上较为简单。

另外，根据最近的文献显示该算法在解决很多优化问题时非常有效并且可以超过其它传统算法，例如遗传算法等。

在最近的研究中，该算法的稳定性通过不同的标准随机函数被证明优于其它著名的优化算法。

它最突出的优点是主要利用个体的随机运动，同时基于各个个体间的全局通讯。

作为一种新的智能优化算法，萤火虫算法正在逐步被人们应用在各种优化领域，并取得了不错的效果。

基于注意力机制的TCN-BiLSTM船舶轨迹预测

@!<67 数据分析
:/= 系统 & 即船舶自动识别系统 & 是以国际海事组织为首的多个国际组织共同规定的一个具有船舶自动识别*通信和导航功能的新型助行电子系统'&$(%:/= 系统由岸基* 星基接收设备和船载设备共同组成&安装了 :/= 设备的船舶可向他船及基站自动播发本船的航行信息&从而让船员了解附近海域的海上交通情况&为船员在航行规划*监督预警*维护安全等方面提供安全保障%
!
投稿网址 BBB!0V01MT3W!1FO
第&期
郭逸婕&等)基于注意力机制的 8>I5<4J=8^ 船舶轨迹预测
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""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""
型的方法*基于概率统计的方法和基于深度学习的方法%
位置&预测精度有所提高%因此&近年来利用其他网络与
>'8:"(2+)6QE0C16FQT7QCR4164F2$8>I$J=8^$E66C264F2 OE1SE24VO$:/=

01-水面船舶的航迹跟踪问题建模

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式中：纵荡力 u1 和艏摇力矩 u2 是可用的控制输入；mii (i 1,2,3) 是惯性参数矩阵中的相应参数，由于船舶惯性和附加质量的影响，参数 mii 0 ，具体内容详见文献 [1]；dii (i 1,2,3) 阻尼参数矩阵中的相应参数，由于水动力阻尼的影响，参数 dii 0 ，具体内容详见文献[1]。
在航迹跟踪研究中使用最广泛的船舶降阶模型有如下形式：
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u
m22 m11
vr
d11 m11
u
1 m11
u1
v m11 ur d22 v
m22
m22
r
m11 m22 m33
uv
d33 m33
r
1 m33
u2 ,
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（5）（6）（7）
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（8）（9）
式中：a11, a12 , a21, a22 和 b2 是常数。这个二自由度的线性模型(8)~(9)是从非线性的三
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在图 1 中，T 和 N 分别是表示过{SF}的原点曲线 C 的切线和垂线方向。航
迹跟踪问题的控制目标是消除 e 并使为零。当环境干扰（如风力、海浪和海流）
存在时，横向轨迹跟踪误差 e 和航向误差往往不能同时消除。在这种情况下，
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基于Unity 3D的船舶制造虚拟仿真教学系统构建

基于Unity 3D的船舶制造虚拟仿真教学系统构建
朱安庆;胡安超
【期刊名称】《实验室研究与探索》
【年(卷),期】2018(037)006
【摘要】介绍以虚拟现实开发为基础的三维建模软件构建船厂三维模型的建模方法和建模规范,使用虚拟现实软件Unity 3D进行船舶制造虚拟仿真教学系统的功能开发,在PC端发布系统并应用于基于虚拟现实技术的船舶制造教学、培训工作,实现船厂第一人称视角虚拟漫游、装配流程交互仿真、制造工艺流程虚拟仿真,解决大型结构物制造教学及工程应用规划问题.将潮流前沿的虚拟现实技术应用到工程技术类教学中,使得教学培训在某程度上焕然一新,而这种新的教学方式对提高教学效率、增加知识认知程度有较大影响.
【总页数】4页(P117-120)
【作者】朱安庆;胡安超
【作者单位】江苏科技大学船舶与海洋工程学院,江苏镇江212003;江苏现代造船技术有限公司,江苏镇江212003;江苏科技大学船舶与海洋工程学院,江苏镇江212003
【正文语种】中文
【中图分类】U673
【相关文献】
1.基于Unity3D的注塑模设计虚拟仿真教学系统的构建 [J], 姚晓晨
2.基于Unity 3D的虚拟校园系统构建微探 [J], 唐晓双
3.基于Unity 3D的虚拟校园系统构建微探 [J], 唐晓双
4.基于Unity3D、VR等技术的机械设计虚拟仿真系统构建研究 [J], 陈璜
5.基于Unity3d的变电站虚拟仿真培训系统构建 [J], 祁永超;田铭兴;陈小强;张海喜
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MMShip：中分辨率多光谱卫星图像船舶数据集

第 31 卷第 13 期2023 年 7 月Vol.31 No.13Jul. 2023光学精密工程Optics and Precision EngineeringMMShip：中分辨率多光谱卫星图像船舶数据集陈丽1，2，3，李临寒1，2，3，王世勇1，3*，高思莉1，3*，叶祥舟1，2，3（1.中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083；2.中国科学院大学，北京 100049；3.中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083）摘要：针对现有遥感船舶数据集均为裁剪后的图像，用数据集训练的检测算法直接运用于卫星图像原始尺度时检测效果较差的问题，建立了可见光和近红外4个波段的多光谱卫星船舶数据集MMShip，数据集同时包含卫星图像的原始尺度数据和切割后的小尺度船舶数据。

本数据集引入多波段信息，弥补现有数据集多为可见光图像，而可见光容易受到光照条件等影响的缺点。

在全球海域内下载云量低于3的Sentinel-2卫星图像，进行大气校正后只选取10 m分辨率的红绿蓝和近红外4个波段，以景为单位筛选出包含有船舶的图像。

把筛选后的图像按无重叠的方式切分为512×512，剔除其中不包含船舶目标的图像。

然后，使用LabelImage软件对小尺度数据进行了水平框标注，再将标注数据反推至原始尺度得到原始尺度下的标注信息。

最后，利用几种典型的检测算法在切割后的MMShip小尺度数据集上进行了可见光、近红外、多光谱对比实验。

构建了一个涵盖不同场景的多光谱卫星船舶目标数据集，包含497景原始尺度标注数据和裁剪后的5 016组船舶目标图像。

对比实验验证了近红外波段信息的补充有助于提高船舶目标检测算法的精度。

多光谱船舶数据集MMShip可用于卫星图像尺度和普通图像尺度的多光谱船舶目标检测算法研究。

关键词：多光谱遥感；数据集；船舶目标；Sentinel-2中图分类号：TP79 文献标识码：A doi：10.37188/OPE.20233113.1962MMShip： medium resolution multispectral satelliteimagery ship datasetCHEN Li1，2，3，LI Linhan1，2，3，WANG Shiyong1，3*，GAO Sili1，3*，YE Xiangzhou1，2，3（1.Shanghai Institute of Technical Physics， Chinese Academy of Sciences， Shanghai 200083， China；2.University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China；3.Key Laboratory of Infrared System Detection and Imaging Technology， Chinese Academy of Sciences，Shanghai 200083， China）* Corresponding author， E-mail： s_y_w@Abstract：Considering that the existing remote-sensing ship datasets consist entirely of cropped images，the detection effect of the detection algorithm trained on the datasets is poor when it is directly applied to satellite images of the original scale. In this study， a multispectral satellite ship dataset MMShip with four bands of visible and near-infrared （NIR） light was established. The dataset includes both the original-scale data of satellite images and cut small-scale ship data. Owing to the introduction of multi-band information，文章编号1004-924X（2023）13-1962-11收稿日期：2022-09-06；修订日期：2022-10-11.基金项目：中国科学院上海技术物理研究所创新专项基金（No.CX-269）第 13 期陈丽，等：MMShip：中分辨率多光谱卫星图像船舶数据集this dataset compensates for the shortcoming that most of the existing datasets contain visible images，which are easily affected by illumination conditions. Sentinel-2 satellite images with cloud cover of <3 in the oceans worldwide were downloaded.After atmospheric correction，only four bands—red，green，blue， and NIR—with a 10-m resolution were selected， and the images containing ships were screened by scene. Next， the screened images were divided into a size of 512 × 512 such that the divided images do not overlap， and the images that did not contain the ship target were eliminated. The LabelImage software was used to label the small-scale data with a horizontal frame， and then the labeled data were converted to the original scale to obtain the labeling information under the original scale. Finally， several typical detec⁃tion algorithms were used to perform visible-light，near-infrared，and multispectral comparison experi⁃ments on the altered MMShip small-scale dataset. In this study， a multispectral satellite ship target datas⁃et covering different scenes was constructed，which included 497 original scale-labeled data and 5 016 groups of cropped ship target images. The contrast experiment confirmed that the addition of near-infrared band information can increase the accuracy of the ship target detection algorithm.The developed multi⁃spectral ship dataset MMShip can be applied to research on algorithms for multispectral ship target detec⁃tion at the satellite-image and ordinary-image scales.Key words： multispectral remote sensing； ship dataset； ship detection； Sentinel-21 引言近年来，随着卫星数量的不断增加，卫星图像质量逐渐提高，为海洋安全、海洋监视等相关研究带来了新的机遇。

基于神经网络的船只轨迹预测技术研究

基于神经网络的船只轨迹预测技术研究第一章绪论1.1 研究背景航海是举世瞩目的一项人类活动，其重要性不仅体现在国家的安全防卫、经济发展、科技创新等多个领域，也关系到全球的大气、海洋及生态环境等。

然而，在复杂的海洋环境下，船只安全受到多种因素的制约，其中最核心的问题之一就是如何准确预测船只的轨迹，以便更好地保障航海安全和减少船舶与沙洲、礁石等物体碰撞的风险。

1.2 研究意义基于神经网络的船只轨迹预测技术是当前船只轨迹预测领域的研究热点之一，对于提高船只轨迹预测的准确性、稳定性，增强航海安全保障能力和减少事故率等方面都具有积极的意义和重要的应用价值。

第二章相关技术研究2.1 船只轨迹预测技术综述在船只轨迹预测技术的研究领域，目前主要采用的方法是基于贝叶斯网络、支持向量机、粒子群优化、遗传算法和神经网络等算法，但是在实际应用过程中，这些方法存在着各自的局限性和不足。

其中，基于神经网络的船只轨迹预测技术在识别和提取轨迹模式方面显得尤为优秀，取得了一定的研究成果和应用实际效果。

2.2 神经网络模型及其优化方法神经网络采用模仿生物神经系统的方式，对于复杂的非线性问题有着较强的学习和拟合能力，在船只轨迹预测领域得到了广泛的应用。

基于神经网络的船只轨迹预测方法的核心是训练一个准确、鲁棒性强的模型，模型的好坏和训练数据质量有着直接的关系。

因此，基于神经网络的船只轨迹预测技术中，优化神经网络结构、特征嵌入、数据集选择和正则化等技术能够提高训练模型的精度和泛化性能。

第三章船只轨迹数据分析3.1 数据采集船只轨迹预测技术对于数据的准确性和全面性要求较高，因此在进行轨迹数据采集时，要对数据来源区域、数据采集频率、数据处理方式等内容进行分析和设计，以保证数据的可用性和精度。

3.2 数据清洗轨迹数据的清洗是一项重要的工作，其目的是为了清除数据采集中的噪声、异常值和缺失值等，使数据更好地贴合实际情况。

在数据清洗中，要对船只状态、位置、速度、方向等信息进行统计分析，确定数据过滤和清洗的方案，并针对特殊情况进行定制处理。

基于MATLAB的船舶运动控制实时仿真研究

⎧ X E = X A + XW ⎪ ⎨YE = YA + YW ⎪N = N + Байду номын сангаас A W ⎩ E
式中，δ 为舵角，[XA YA NA] 为风力， [ X W 力，其余参数均为水动力系数。
YW
NW ] 为浪
2.2 考虑海流的运动学模型
图 1 船舶操舵控制综合仿真系统
考虑恒值海流，船舶运动学方程写为：
Abstract: To develop a ship motion control simulation platform, three degrees of freedom nonlinear ship motion model that considered wind, currents and wave was proposed. After designing circuits and programming with MATLAB, a real-time simulation platform was developed. It could simulate ship motion under different sea states and output real signal of rudder angle, heading and position. Connected with a track autopilot, several ship maneuvers simulative trials including turning circle, spiral maneuver, zig-zag maneuver were carried with different conditions like calm water, with sea currents and wave. How nonlinearity and environmental disturbances influence ship motion was analyzed. Trial results indicate that platform’s design is seasonable and its performance is reliable. It has been applied in a new autopilot development project successfully. Key words: ship motion control; nonlinear mathematical modeling; MATLAB; real-time simulation

船舶交通管理系统VTS4(130823)(新)

OTC
255
uo (t) ui (t) OOTC (t)
50 30
100m 800m
2000m
range
3、恒虚警处理
3.50 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0.00 -0.50
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
-97
-97
62
0.2
0.2
0.1
0.1
0
0
0 200 400 600 800 1000 0 200 400 600 800 1000
恒虚警处理器的特点：
（1）在处理方法上，都是基于杂波在一定时间范围内是平稳分布的，可利用杂波在时间上的统计分布特性等效杂波的幅度分布特性，由此而取一定的时间长度N内的目标幅度进行累计平均求得杂波数字特征的估值。
环境接口管理模块
VHF DF 接口管理 RS232自DF
管理、控制自传感器
人机交互界面
操作工作站
§4.3 数字化处理单元
一、主要功能
1）提供雷达信号和数据接口； 2）将模拟雷达信号数字化； 3）杂波滤除、抑制干扰和目标检测； 4）视频屏蔽与数据格式化； 5）执行几何图表与内部功能测试； 6）单元的时间同步； 7）目标录取与跟踪； 8）数字化原始视频格式化和网络发送； 9）数字化单元监控。
2924
2924
3083
3083
3242
3242
3401
3401
3560
3560
3719
3719
3878
3878
4037

2019年度国家大学生创新创业训练计划拟立项项目

互联网+共享经济下的移动通勤出行
创新训练类
闫国富
1
国家级
基于帕尔贴效应的空气取水装置
创新训练类
陈子轩
1
省级
聚合物全固态锂电池电芯超声原位熔合工艺研究
创新训练类
崔晓栋
1
省级
碳纤维汽车零部件超声辅助胶连接工艺研究
创新训练类
季炜
1
省级
对橡胶带式无级变速器传递效率的试验研究
创新训练类
赵一宁
1
省级
纤维增强的高精度水泥工艺品3D打印系统的研究
1
国家级
124
能动学院
125
能动学院
126
能动学院
127
能动学院
128
能动学院
129
能动学院
130
能动学院
131
能动学院
132
能动学院
133
能动学院
134
能动学院
135
能动学院
136
能动学院
137
能动学院
138
土建学院
139
土建学院
140
土建学院
141
土建学院
142
土建学院
143
土建学院
144
土建学院
创新训练类
陈键龙
1
国家级
基于新型吸附式制冷的光伏板降温系统
创新训练类
钱意祯
1
国家级
基于两性纤维素的农药喷洒新技术项目实施方案
创新训练类
李瑞鹏
1
国家级
基于AMEsim的电子液压制动系统
创新训练类
靳丙南
1
国家级