【摘 要】
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针对船舶自动识别系统(AIS)数据存在较大的实时系统噪声和测量噪声,且易丢包和产生错误的问题,提出了滑动卡尔曼循环网络.该方法采用加窗处理的方式,通过在各窗口中建立状态方程,并使用实时计算的噪声对其进行更新,将非线性高斯系统转化为线性高斯系统.将该高信噪比状态参数输入相应时刻的循环单元中,训练网络参数,从而拟合其非线性关系,实时预测船舶的航迹进行.试验对“大连—烟台”航段的AIS数据进行分析,并将所得结果与传统方法相对比,证明该方法具有较高的精度和较快的速度,可实时对船舶航行轨迹进行精准预测.
【机 构】
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西安交通大学现代设计与转子轴承教育部重点实验室,西安710049;武汉理工大学智能交通系统研究中心,武汉430063
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针对船舶自动识别系统(AIS)数据存在较大的实时系统噪声和测量噪声,且易丢包和产生错误的问题,提出了滑动卡尔曼循环网络.该方法采用加窗处理的方式,通过在各窗口中建立状态方程,并使用实时计算的噪声对其进行更新,将非线性高斯系统转化为线性高斯系统.将该高信噪比状态参数输入相应时刻的循环单元中,训练网络参数,从而拟合其非线性关系,实时预测船舶的航迹进行.试验对“大连—烟台”航段的AIS数据进行分析,并将所得结果与传统方法相对比,证明该方法具有较高的精度和较快的速度,可实时对船舶航行轨迹进行精准预测.
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