【摘 要】
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基于船舶自动识别系统(AIS)数据提出一种船舶操纵性指数的辨识模型。通过对船舶AIS数据进行处理和解码,运用三次样条插值法对ROT值进行数据重构。通过时间序列的频谱分析法筛
【机 构】
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武汉理工大学航运学院; 武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51579201);交通运输部应用基础项目(2013329811310)
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基于船舶自动识别系统(AIS)数据提出一种船舶操纵性指数的辨识模型。通过对船舶AIS数据进行处理和解码,运用三次样条插值法对ROT值进行数据重构。通过时间序列的频谱分析法筛选合适的ROT值航段,通过船载航行数据记录仪(VDR)获得船舶在选定ROT值航段的舵角信息。运用粒子群优化算法(PSO)对处理后的AIS数据进行参数辨识,得到船舶在当前速度下的船舶操纵性指数值。通过与船舶真实操纵性指数值进行Z型仿真试验和旋回仿真试验对比,结果表明,应用粒子群优化算法可以实现基于AIS数据的船舶操纵性指数的辨识。
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