典型文献
基于样条卡尔曼算法的AIS数据修复
文献摘要：
针对船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)的异常数据修复问题,提出一种样条卡尔曼(spline Kalman,SK)算法.该算法根据船舶动力学原理,构建反映运动特征变化约束关系的系统状态转移模型,并以样条插值得到的AIS修复数据作为卡尔曼滤波器的观测数据,进而实现AIS数据的精确修复.采用厦门港及附近水域的历史AIS数据检验SK算法的有效性,检验结果表明:对于低缺失率的AIS数据集,SK算法的修复效果与样条插值算法相近,均优于KNN、RF和SVM算法,但随着AIS数据集缺失率的上升,只有SK算法具有较好的修复稳定性.该研究成果可以更加有效地修复AIS的异常数据,从而为海事大数据分析及相关应用提供良好的数据基础.
文献关键词：
AIS;数据修复;三次样条插值;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
苏俊杰;兰培真
作者机构：
集美大学海上交通安全研究所, 福建 厦门361021;交通安全应急信息技术国家工程实验室, 福建 厦门361021
文献出处：
引用格式：
[1]苏俊杰;兰培真-.基于样条卡尔曼算法的AIS数据修复)[J].集美大学学报（自然科学版）,2022(06):524-530
A类：
B类：
卡尔曼算法,AIS,数据修复,船舶自动识别系统,automatic,identification,system,异常数据,spline,Kalman,SK,船舶动力学,力学原理,运动特征,特征变化,约束关系,状态转移,复数,卡尔曼滤波器,观测数据,厦门港,水域,数据检验,缺失率,修复效果,插值算法,KNN,RF,海事大数据,相关应用,数据基础,三次样条插值
AB值：
0.386063
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