船载自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是在甚高频(Very High Frequency,VHF)海上移动频段采用自组织时分多址接入(Self-Organizing Time Division Multiple Access,SOTDMA)方式自动广播和接收船舶动态、静态等信息以便实现识别、监视和通信的系统。AIS不但对船舶的航行安全做出了重大贡献,在沿海水域,海事部门还可以建立自动化的AIS岸上基站以检测水域内所有船舶的动态。由AIS传输和接收到的各类信息能够提高导航的有效性并完善决策过程。可以说,AIS为海上航行安全增添了极大的价值。与传统的关系型数据库不同,NoSQL因其不以SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)为查询语言而得名,也因此常被称为“非关系型数据库”。NoSQL具有和关系型数据库不同的数据模型、结构和特性。它的出现带来了一场常被称为“混合持久化(Polyglot Persistent)”的变革,使得人们可以在不同的场景中选用不同的数据存储技术。换言之,关系型数据库已不再是唯一的选择。本文旨在通过综合运用程序设计、数据库技术、海上交通工程理论、航海科学与技术和计算机科学的相关知识,结合交通信息工程及控制方向的相关研究热点,对集AIS数据解码、存储、查询和应用功能为一体的数据挖掘和应用平台的构建进行研究。本文主要编写了 AIS数据批量解码程序;完成了 AIS历史数据数据库的设计与建设;编程实现了基于AIS实时数据的船舶运动参数计算功能和船舶微观碰撞危险度计算模块以及基于AIS历史数据的海上交通流特性统计功能和水域宏观碰撞危险度计算模块。同时,本文的研究还涉及到AIS信息的查询、船舶航迹(轨迹)数据的压缩、会遇局面的判定与识别和基于统计和目标船分布原理的船舶领域计算等方面的内容。为了检验相关理论、模型、算法、函数和程序的正确性、有效性以及效率,本文收集了长江口附近水域一段时间的真实AIS数据,并利用数据对每一部分的工作内容和成果进行了验证,取得了理想的实验效果。本文的研究内容也为后续以推动船舶智能航行和智能船舶发展为愿景的相关研究打下了良好的基础。