【AIS学习】01:介绍

AIS系统

船舶自动识别系统(Automatic Identification System, 简称AIS系统)。由岸基(基站)设施和船载设备共同组成,是一种新型的集网络技术、现代通讯技术、计算机技术、电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备。

船舶自动识别系统(AIS)由舰船飞机之敌我识别器发展而成,配合全球定位系统(GPS)将船位、船速、改变航向率及航向等船舶动态结合船名、呼号、吃水及危险货物等船舶静态资料由甚高频(VHF)频道向附近水域船舶及岸台广播,使邻近船舶及岸台能及时掌握附近海面所有船舶之动静态资讯,得以立刻互相通话协调,采取必要避让行动,对船舶安全有很大帮助。

 

AIS技术概况

  • AIS能够提供有效的避碰措施。
  • AIS系统是船舶间互相自动交换信息的实用系统。交换信息包括当前航行状态和船舶信息等。
  • AIS设备提供标准双向RS232/RS422接口,可直接与雷达、卫导终端、电子海图显示与信息系统等多种设备连接,配套使用。
  • 将船舶海上移动通信业务标识码(MMSI)、呼号、船名、船舶类型和尺寸等船舶常用信息配置在设备中,AIS便成为了一种船舶报告系统,有利于管理工作。

AIS采用船舶全球唯一编码体制,即MMSI码来作为识别手段。每一船舶从开始建造到船舶使用解体,给予一个全球唯一的MMSI码。

ASI技术标准规定:每分钟划分为2250个时间段。每个时间段可发布一条不长于256比特的信息,长于256比特的信息需要增加时间段。每条船舶会通过询问选择一个与他船不发生冲突的时间段和对应的时间段来发布本船的信息。

 

AIS的功能

  • 协助航行及海上搜救。
  • 船舶报告,供沿海国取得船舶及其载货信息。
  • 作为VTS交通管理的工具(船对岸模式)。
  • 避免船舶之间的碰撞(船对船模式)。

AIS发展历程

  • 1994年,瑞典等国家率先提出AIS系统方案; 
  • 1997年,国际海事组织(IMO) NAV43次安委会通过《关于全球船载自动识别系统性能标准的建议案》;
  • 1998年,国际电信联盟(ITU) 正式颁布AIS系统国际标准:ITU 1371; 
  • 2000年12月,IMO海上安全委员会73次会议通过强制安装AIS的议案;
  • 2001年,ITU更新了AIS国际标准(ITU1371-1),首次在国际标准中提到AIS Class-B设备;
  • 2006年3月,国际电工委员会(IEC)正式颁布AIS Class-B国际标准:IEC62287-1(CSTDMA制式);

自组织时分多址技术SOTDMA(Self-OrganizedTimeDivisionMultiple Access),是在TDMA基础上发展起来的一种新型的、用于未来航海和航空交通管理的通信技术,是全球定位及通信系统(GP&C)的核心。在没有通信基础设施支持、网络节点变化剧烈的场合,自组织网络引起越来越多的关注。

国际海事组织(IMO)第42次会议上,决定船舶自动识别系统(AIS)采用SOTDMA技术。本文正是以SOTDMA在AIS中的实际应用为背景,研究SOTDMA技术和性能。

 

VTS

VTS(Vessel Traffic Services的缩写)意为船舶交通服务,是由主管机关实施的、用于增进交通安全和提高交通效率以及保护环境的服务。      

在VTS区域内,这种服务应能与交通相互作用并对交通形势变化作出反应。我国通常称为船舶交通管理系统。       

VTS是利用AIS基站、雷达、CCTV、无线电话,以及船载终端等通信设施监控航行在港湾和进出港口的船舶,并给这些船舶提供航行中所需的安全信息的一种系统。通过该系统可监控船舶的航路脱离与否、行进方向、速度、船舶相互交行等,以向船舶迅速地提供进出港时所需的安全航行信息。

VTS是负责增进船舶交通安全,提高交通效率和保护水域环境的主管机关所实施的任何服务系统,它的范围是从提供简单的信息服务到广泛管理一个港口或水道的交通。

 

AIS信息

AIS广播信息分类两种,即VDM和VDO。

其中,VDM是本船收到的其它船舶的信息,而VDO是船舶自身的广播信息。VDM消息和VDO消息的格式完全相同。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于雷达航迹关联跟踪技术和使用Python处理AIS数据的问题。首先,我需要理解用户的具体需求。用户提到“radar track association and fusion using Python AIS data processing satellite tracking algorithms”,看起来他们想用Python实现雷达航迹的关联与融合,同时处理AIS数据,可能涉及卫星跟踪算法。 首先,我需要确认用户可能的知识背景。他们可能已经有一定的Python基础,但对雷达跟踪和AIS数据处理不太熟悉。接下来,我应该分解问题,逐步引导他们。可能需要先介绍基本概念,比如航迹关联、数据融合,以及AIS数据的结构和处理方式。 然后,我需要考虑Python中常用的库,比如pandas处理数据,numpy进行数值计算,matplotlib或plotly可视化,以及scipy或scikit-learn中的算法实现。此外,航迹关联可能涉及卡尔曼滤波、匈牙利算法等,需要提到这些算法及其Python实现方法。 用户提到参考了引用[1],其中提到他们之前处理比特运算时遇到问题,现在转向使用列表结构。这可能意味着用户对数据结构的处理有一定经验,但需要更高效的方法。在处理AIS数据时,可能需要解析二进制数据或特定格式的报文,这时候Python的struct模块或专门处理AIS的库可能会有帮助。 接下来,我应该组织回答的结构。首先介绍基本概念,然后分步骤说明处理流程,包括数据预处理、航迹关联、数据融合,最后给出示例代码和可视化方法。同时,需要提供相关的问题,帮助用户深入理解各个部分。 需要注意的是,确保所有数学公式和独立公式按照要求使用$和$$格式,并且正确使用中文回答。还要检查LaTeX语法是否正确,例如卡尔曼滤波的方程是否正确书写。 可能还需要考虑实际应用中的挑战,比如数据的时间同步、噪声处理、多传感器校准等,这些在实现过程中可能需要特别注意。此外,AIS数据通常包含船舶的位置、速度、航向等信息,解析这些数据后如何与雷达航迹进行关联是关键步骤。 最后,生成相关问题时要覆盖算法选择、数据预处理、实时处理、性能评估和开源项目等方面,帮助用户扩展他们的学习路径。</think>### 雷达航迹关联与融合的Python实现及AIS数据处理 #### 1. 基础概念与技术框架 雷达航迹关联与融合的核心是通过多源传感器数据(如雷达、AIS卫星数据)实现目标跟踪。典型流程包括: - **数据预处理**:清洗AIS报文,解析二进制数据为结构化信息(如经纬度、航速、航向)[^1] - **时空对齐**:统一不同传感器的时间和坐标系,常用$t_k = t_{k-1} + \Delta t$进行时间插值 - **关联匹配**:采用匈牙利算法或JPDA算法求解最优关联 - **状态估计**:利用卡尔曼滤波进行航迹预测与更新 #### 2. AIS数据处理示例 ```python import pandas as pd def parse_ais(raw_data): """解析AIS NMEA 0183格式数据""" fields = raw_data.split(',') return { 'mmsi': fields[0][3:], # 船舶唯一标识 'timestamp': pd.to_datetime(fields[1]), 'latitude': float(fields[2]), 'longitude': float(fields[3]), 'sog': float(fields[4]) # 对地航速 } # 示例AIS报文:!AIVDM,1,1,,A,13u?etPv2;0r:ulI`bq8wvq208I,0*01 ais_data = pd.read_csv('ais.csv').apply(parse_ais, axis=1) ``` #### 3. 航迹关联算法实现 基于马氏距离的最近邻关联: $$d_{ij} = \sqrt{(z_i - \hat{z}_j)^T S^{-1} (z_i - \hat{z}_j)}$$ ```python from scipy.spatial.distance import mahalanobis def association(radar_tracks, ais_tracks): cost_matrix = [] for r_trk in radar_tracks: row = [] for a_trk in ais_tracks: # 计算协方差矩阵的逆 S_inv = np.linalg.inv(r_trk['cov'] + a_trk['cov']) row.append(mahalanobis(r_trk['pos'], a_trk['pos'], S_inv)) cost_matrix.append(row) # 使用匈牙利算法求解 row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix) return list(zip(row_ind, col_ind)) ``` #### 4. 多源数据融合 扩展卡尔曼滤波(EKF)实现: $$ \begin{aligned} 预测阶段: & \quad \hat{x}_k^- = f(\hat{x}_{k-1}) \\ 更新阶段: & \quad K_k = P_k^- H^T (H P_k^- H^T + R)^{-1} \\ & \quad \hat{x}_k = \hat{x}_k^- + K_k(z_k - h(\hat{x}_k^-)) \end{aligned} $$ #### 5. 可视化方法 ```python import plotly.graph_objects as go def plot_fusion(radar, ais, fused): fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=radar['lon'], lat=radar['lat'], name='雷达')) fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=ais['lon'], lat=ais['lat'], name='AIS')) fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=fused['lon'], lat=fused['lat'], name='融合轨迹')) fig.update_layout(geo_scope='world') fig.show() ```
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