AIS數據中船舶會遇信息的提取方法

第12卷第7期

2017年4月

CHINASCIENCEPAPERApr

中國科技論文

. 2017

VolNo

. 12 . 7

AIS

數據中船舶會遇信息的提取方法

江龍暉，鄭中義，齊樂

(大連海事大學航海學院，遼寧大連

116026)

摘要：

為了研究船舶領域模型的形狀和邊界需要取得大量的船舶會遇信息，提出了 種從數據中提取船舶會遇信息的方

法。該方法對信息解碼獲取船舶原始動態信息，再運用插值計算方法和船舶運動幾何原理計算船舶相對運動參數，根據避

AIS

碰規則和航海實踐經驗對不同會遇態勢下的船舶會遇樣本進行提取。采用瓊州海峽數據對該方法進行了驗證，結果表明

AIS

該方法能夠有效地提取船舶相對運動參數和船舶會遇信息，可以用于船舶領域模型研究。

關鍵

詞：海

上交通工程;船舶領域;船舶自動識別系統數據;船舶會遇;瓊州海峽

中圖分類號:U675 文獻標志碼：A 文章編號= 2095 - 2783(2017)07- 0802 - 04

1AIS

Extraction of ship-encounter information from AIS data

GANG Longhui, ZHENG Zhongyi, QI Le

(.Navigation College ^ Dalian IS/laritime University, Dalian^ LiaoningChina)

116026?

Abstract

：

In order to study the shape and boundary of ship domain, it is necessary to obtain a large amount of ship-encounter in-

formation An extraction method of ship-encounter information from AIS data was propod in this study. The dynamic move-

ment data of ship can be obtained by decoding the row AIS data The interpolation method and the geometric principle of ship

movement were ud to calculate the relevant movement parameters and information about vesl’s encounter. The sample of ves-

l encounter under the marine collision regulation and navigational practice was also extracted. The actual AIS data from Qiong-

zhou strait was ud to verify the newly propod method. The results showed that the method can effectively extract ship-en-

counter information from AIS data which was basic to study ship domain model.

Keywords

：

marine traffic engineering； ship’s domain; AIS data; vesl’s encounter; Qiongzhou straits

船舶領域理論最早由日本學者藤井于1963年

提出，是船舶周圍的1個主觀或客觀區域，可以描述

船舶運動行為和風險[1]。船舶領域模型是船舶自動

避碰、航道船舶通過能力、海上航行安全評估、海上

交通事故預防預警等研究的基礎理論之一。船舶領

域模型的研究需要獲取船舶會遇時兩船的位置關系

和運動軌跡，以往主要通過海上交通調查、模擬實驗

或調查問卷，來獲得兩船相對位置分布以及航海者

主觀感覺的水域邊界等信息，進行統計分析確定船

舶領域[M]。

隨著船舶自動識別系統（automatic identifica-

tion systems, AIS) 的產生 、強制安裝和 AIS 岸基的

不斷完善，AIS被廣泛應用于船舶避碰、船舶交通

管理、搜救和航標等領域[〃]。AIS數據中包含了

較為全面的船舶航行的靜態和動態信息，就目前

的應用來看AIS數據中所隱含的有用信息還沒有

被完全開發，對AIS數據的深入挖掘和分析處理

使其可以用于更多的研究領域具有重要意義[『9]。

本文對用于船舶領域研究的AIS數據提取方法進

行研究。

1原始船舶動態信息獲取

1.1 AIS數據中的船舶動態信息

AIS數據中包含了較為全面的船舶航行靜態和

動態信息，如水上移動通信業務標識碼（maritime

mobile rvice identify,MMSI)、航速、真航向、又士地

航向、經度、緯度和AIS數據發送時間可以用于船舶

領域的研究。MMSI可以用于識別船舶，航速和對

地航向用于計算船舶運動參數，經度和緯度用于計

算船舶位置，真航向用于判別船舶間會遇態勢，AIS

數據發送時間和船舶位置可以確定船舶航跡。

1.2 AIS數據解碼

AIS數據通過編碼后進行傳輸，所需的船舶動

態信息被封裝ASCII碼中。AIS數據解碼步驟：1)

讀取AIS消息，提取封裝信息及校驗信息，并校驗數

據是否正確;2)對消息類型進行判斷;3)按船位報告

數據格式對封裝消息進行解碼，提取

MMSI、航速、

真航向、對地航向、經度、緯度和航行狀態等數據;4)

提取本條AIS消息的時間，與解碼結果一起寫入船

舶動態信息數據庫，用于后續處理[￡H1]。

收稿日期：2016-01-08

基金項目：國家自然科學基金資助項目（51509031);中央高校基本科研業務費資助項目（3132016009)

第一作者：江龍暉(1979 —），女，講師，主要研究方向為水上交通工程，ganglh@dlmu. edu. cn

第7期

江龍暉，等:數據中船舶會遇信息的提取方法

AIS

803

2船舶會遇信息提取

應用AIS數據研究船舶領域模型時需要了解船

舶會遇時，船舶間的運動軌跡、運動參數及相對位

置。基于AIS數據提取船舶會遇信息的思路及步驟

如下：

1) 根據AIS數據解碼后的船舶時間信息和位置

信息，尋找同一時間段內位于同一區域相近位置的

船舶。

2) 對船舶運動數據進行插值分析，由于從AIS

獲取的船舶運動信息是時間離散的，2艘船的信息可

能不在1個時間節點上，因此需要通過插值方法獲

取某時刻的船舶運動信息。

3) 根據船舶動態數據計算船舶間相對運動 參

數，主要包括航向夾角、相對速度、相對位置和距離、

最近會遇距離、最近會遇時間等。

4) 依據避碰規則中對會遇態勢的劃分，根據船

舶相對運動參數，提取可以用于船舶領域研究的船

舶會遇樣本。

2.1離散船舶運動數據計算

船載AIS設備發送數據的時間是離散的，間隔

是幾秒或幾分鐘，運用插值方法可得到任一時刻船

舶動態信息，并計算出兩船間船舶相對運動參數。

假設獲得的船數據的時間點為

B00060012,00060010

A

0000、0010、0020,

00123

船數據的時間點為、求解、、

這個時刻的船舶動態信息的方法如下：

設(工，3^七)、幻七，：)、

.分別表示的是A船和B船在^時刻的位

置、航速和航向。在^到~+1時刻之間船舶的坐標、

航速和航向會發生改變，當AIS數據時間間隔很短

時船舶轉向幅度和速度變化較小，接近于線性變化，

因此用^-:到2個時刻船舶位置點之間連線的方

向替代船舶在^時刻的航向。

在^時刻A船動態信息為

-1

ti

—

L+l

"

+ ^

()

1

xA,ti

~

—

1

ti

~

廣+1

f

- (?

b

一工?)

()

2

-

1 ^ _

-^yAa^

t

—)

yAu

^

按照上述方法對船舶運動數據進行插值處理，

處理前后的船舶運動信息如圖1所示。

2.2船舶相對運動參數計算

假設本船坐標U。，3V)、他船坐標U，3V)，本船

航向為C。、航速為t;。，他船航向為Q、航速為％。需

要計算的船舶相對運動參數包括:他船相對本船的

距離為A，相對于本船的航向夾角G，相對于本船

的航速A，兩船最近會遇距離和到達最近會遇點

的最小會遇時間13=。

以本船為原點建立坐標系如圖2所示。從原點開

始繪制本船航向、他船航向矢量線及矢量線頂點坐標

(分別為U，1)、U2, ％ ))，相對航速矢量線及矢量

線頂點坐標（(工，y)，工=而一工1二力一凡)。

圖船舶相對航向及航速示意圖

2

1)他船相對本船航速A的計算公式為

vr ^vl+v 2v^v

= —

cosCr 〇

(3)

2)；

他船相對本船航向的計算公式為

C

cr = c〇 —-cl0

(4)

根據AIS船舶的位置坐標數據，G的具體計算公式為

arg tan(i)，

X

x

03； 0

> ，>

arg tan( —) +

X

2%

，x > 0，3;〈 0

cr…

arg tan(!)十 ，

X

tt

x

〈

0

0

(5)

丌

j： = 0，y〉0

3

tt

T，

j

: = 0，y〈 0

、 0，

x = 0,

y 0

=

3)

最近會遇距離乃^和最近會遇時間的計

T；pa

804

中國科技論文

第12卷

算。如圖3所示，本船航向與A間的夾角^認與

R間的夾角0的計算公式分別為：

q

=

iaZaZ

--7^ 0 ^ ^ 7

()

6

(0 TT TT < Q ^ 2?r?

；一，；

6

=

CrqCr^q

— ，

Cr—g 十 2丌，Cr

〈 。

q

(7)

式中a為他船相對本船的方位角，則最近會遇距離

乃^和最近會遇時間7^計算公式分別為：

Drsin<9,

〇<

d<f

Drsin(Tt — 1 < < 7T

(9)(9

，

一 Drsin( Tr 一 (9)

，

Kd<^f

<

Dcl

();

8

Drsin(2一

丌，

(9)

^<<

62

k

0,

卜〇，f

D

”

卜7r，警

’

Drcosd

幻r

〇<<^

d

Z

DrC〇S(7T — 6

)

號〈〈

2

ffTC

Drcos(6 —

tc

)

Kd

<<^

2

Tcpad2n

Dr d

costt

(2 —

)

^<<

2

Dr

6=0

Dr

d

=^

2

0,

以—

—

TT 3

丌，j

丌

2. 3船舶會遇樣本提取

根據避碰規則兩船會遇局面可劃分為對遇、交

叉相遇和追越，如圖4所示。

根據避碰規則及船舶避碰實踐，在選取船舶會

遇樣本時的條件設置為

(

Dcpa ^ 2 n mile

— 0. 3 h ^ Tcpa ^ 0. 8 h, (10)

[t; > 0? 1 kn

3實例分析

以瓊州海峽為研究對象，應用實際AIS數據對

本文所提出的船舶相對運動參數和船舶會遇信息提

取方法進行驗證。瓊州海峽是我國三大海峽之一，

其船舶定線制主要包括2條分道通航制、3個警戒區

和1個禁航區，如圖5所示。

圖瓊州海峽船舶定線制示意圖

5

選取2009年6月1日一2008年6月22日共22

d的AIS數據為研究對象，數據容量共計1. 01 G，提

取船舶會遇信息的具體步驟為：1)對AIS原始代碼

進行解碼處理，將解碼后的數據存入數據庫中；2)按

時間順序遍歷數據庫，讀取當前時刻船舶數據，記作

“本船”;并從數據庫尋找同一時間段內位于同一區

域相近位置的船舶，記作“他船”;3)運用插值方法計

算相同時刻的兩船動態信息，并計算船間相對運動

參數4)記錄不同會遇態勢下的船舶航跡信息。

第7期

江龍暉，等;數據中船舶會遇信息的提取方法

AIS

事大學學報，

I 201137(1): 51-54.

805

重復上述步驟，從22 d的AIS數據中提取出船

舶會遇樣本數共計2 090個，剔除AIS數據中的船舶

航行狀態錯誤、航速大小錯誤等樣本，最終得到的有

效樣本數量為1 045個，其中對遇船舶樣本數290

個，交叉會遇樣本數500個，追越會遇樣本數255個。

為了驗證提取出的樣本是否有效，隨機選取部

分樣本數據，以直航船為中心將讓路船航跡線其繪

制于圖6,將不同會遇態勢下的讓路船航跡繪制于圖

圖6(a)是5條讓路船的航跡線，由于直航船航向

波動引起航跡線波動較大，對直航船航向數據進行

平滑處理后，繪制的讓路船航跡線如圖6(b)所示。

LIU Shaoman, WANG Ning, WU Zhaoling. Review of

rearch on ship domain [J]. Journal of Dalian Mari-

time University, 2011, 37(1) i 51-54. (in Chine)

[2] PIETRZYKOWSKI Z. URIASZ J. The ship domain a

：

criterion of navigational safety asssment in an open

a area [H]. Journal of Navigation, 2009, 62 (1

)：

93-108.

[3] WANG Ning. An intelligent spatial collision risk bad

on the quaternion ship domain [J]. Journal of Naviga-

tion, 2010, 63(4 733-749.

)：

ft]?IP

胡青，張淑芳張晶泊，等種基于公共無線移動

網絡的新型船舶自動識別模型電子學報，

[J12009,

37(6 1185-1191.

從圖6結果可以看出，這5艘船舶都與本船形成了會

遇態勢，每條曲線可以清晰地描繪出會遇情況下船

舶的運動軌跡。從圖7結果可以看出，不同會遇態勢

的船舶航跡被清晰的分開，可以作為研究各種會遇態

勢下船舶領域模型的數據基礎。圖6和圖7的結果說

明本文所提方法可以有效地提取船舶會遇信息。

ubG

)對遇會遇 （)交叉會遇 )追越會遇

圖不同會遇態勢下的讓路船航跡線

7

4結語

本文給出了用于船舶領域研究的AIS數據處理

方法。通過對AIS信息解碼獲取船舶原始動態信

息，運用插值計算方法和船舶運動幾何原理計算船

舶相對運動參數，根據避碰規則和航海實踐經驗對

不同會遇態勢下的船舶會遇樣本進行提取。采用瓊

州海峽AIS數據對本文所提出的方法進行了驗證，

結果表明本文所提出的方法可以有效地提取船舶相

對運動參數和船舶會遇信息,可以用于船舶領域模

型的研究。

[參考文獻](References)

[1].oa

劉紹滿，王寧，吳兆麟船舶領域研究綜述.大連海

HU Qing, ZHANG Shufang, ZHANG Jingbo, et al. A

)：

new automatic identification system (AIS) model-MIP-

AIS [J]. Acta Electronica Sinica, 200937(6): 1185-

，

[5] WANG Jianyu. Application of AIS in ship collision pre-

1191. (in Chine)

vention [J]. Advanced Materials Rearch, 2014912-

，

.[f] LIU Chang, SHI Xiaofeng. Study of data fusion of AIS

9141 577-580.

and radar [C]// International Conference on Soft Com-

puting and Pattern Recognition, Malacca, Malaysia

：

[7] HANSEN M G, JENSEN T K, LEHN-SCHI0LER

IEEE, 2009 674-677.

T, et al. Empirical ship domain bad on AIS data [J].

：

[8] SILVERIRA PAM, TEIXERIRA A P, SOARES C

Journal of Navigation, 2013, 66(6 931-940.

)：

G. U of AIS data to characteri marine traffic pat-

terns and ship collision risk off the coast of Portugal

[3]IS.AIS

[J]. Journal of Navigation, 2013, 66(6 879-898.

)：

黃卿，胡穩才，邵哲平輸出數據包的解包技術

研究集美大學學報自然科學版），

37-41.

[J].(2005, 10(1):

HUANG Liqing, HU Wencai, SHAO Zheping. Study

on techniques of decoding output data packages from

AIS [J]. Journal of Jimei University Natural Science,

[10]

2005, 10(1(in Chine) 37-41.

)：

吳建華，陶德馨.自動船舶識別系統的信息解碼技術

研究武漢理工大學學報交通科學與工程版），

2007, 31(4 595-598.

[J].(

WU Jianhua, TAO Dexing. Study on the decoding

technology of automatic identification systems [J].

)：

Journal of Wuhan University of Technology (Transpor-

tation Science & Engineering), 2007, 31(4 595-598.

)：

[11] .AIS[D].

(in Chine)

邵澍啟船舶信息自動糾錯系統的研究大

連：大連海事大學，

SHAO Shuqi. Rearch on AIS information automatic

correction system [D]. Dalian Dalian Maritime Uni-

2009.

[12] .AIS[D].

versity, 2009. (in Chine)

：

齊樂基于數據的船舶領域研究大連：大連

海事大學，

QI Le. Ship domain rearch bad on AIS data [D].

DalianMaritime University, 2012. (in Dalian Chi-

2012.

：

[13] .AIS

ne)

齊樂，鄭中義，李國平互見中基于數據的船舶領

域大連海事大學學報，

QI Le, ZHENG Zhongyi, LI Guoping. AIS-data-bad

[J].? 201137(1): 48-50.

ship domain of ships in sight of one another [J]. Jour-

nal of Dalian Maritime University, 2011, 37(1) 48-50,

(in Chine)

：