Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Two-dimensional coordinate estimation for missing automatic identification system (AIS) signals based on the discrete Kalman filter algorithm and universal transverse mercator (UTM) projection

Tytuł:
Two-dimensional coordinate estimation for missing automatic identification system (AIS) signals based on the discrete Kalman filter algorithm and universal transverse mercator (UTM) projection
Autorzy:
Jaskólski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/135285.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
AIS
Kalman filter
AIS data estimation
data fusion
ship movement prediction
ship motion tracking
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2017, 52 (124); 82-89
1733-8670
2392-0378
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Due to safety reasons, the movement of a ship in coastal areas should be monitored, tracked, recorded, and stored. The Automatic Identification System (AIS) is a suitable tool to use in performing these functions. The probability limit for the AIS dynamic data availability can be limited by the lack of a Global Position System (GPS) signal, heading (HDG), and rate of turn (ROT) data in the position report. The unavailability of a data link is an additional limitation. To fill this gap, it is possible to attach the discrete Kalman filter (KF) for the position and course estimation. Coordinate estimation in the absence of a transmission link can improve the quality of the AIS service at Vessel Traffic Service (VTS) stations. This paper has presented the Kalman filtering algorithm to improve the possibilities for ship motion tracking and monitoring in the TSS (Traffic Separation Scheme) and fairways area. More than 570 iterations were calculated and the results have been presented in figures to familiarize the reader with the operating principle of the Kalman filter algorithm.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies