面向水路交通信息平台的数据处理技术与应用研究

论文摘要

水路交通信息平台是构建高效、安全、经济的水路交通运输体系的基础，而准确可靠的数据是水路交通信息平台正常运转的重要保障。本文以水路交通信息平台的支撑数据为研究对象，分析研究适合于水路交通数据信息的处理技术和方法，为提高水路交通信息平台中数据信息的完备性、准确性和可靠性提供理论基础和技术手段，保障水路交通信息平台决策的正确性。本文在分析水路交通信息平台数据信息流程的基础上，提出了数据信息处理体系结构；针对数据采集和数据信息源的特点，对水路交通数据信息进行了分类。结合现有数据信息的数据特点，在数据清洗技术、数据集成和数据变换技术分析的基础上，成功地把数据清洗技术应用于水路信息平台中的噪声数据、异常数据、缺失数据的预处理，提升了数据质量，保证了数据信息的准确性和完备性；以数据清洗技术为基础，建立了水路交通信息平台中的数据信息清洗预处理模块。最后研究了数据融合技术在水路交通动态数据信息处理中的应用，建立了集中卡尔曼滤波结构和联合卡尔曼滤波结构，实现了对DR／GPS组合系统中船舶航向和航速信息的误差校正，仿真分析表明，数据融合技术能提高船舶动态监控中船舶定位信息的精确度，保证了数据信息的准确性和可靠性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 相关技术的国内外研究状况
• 1.2.1 数据预处理技术
• 1.2.2 信息融合技术
• 1.3 本文的研究内容及章节安排
• 2 水路交通数据处理体系及数据分类
• 2.1 水路交通数据处理体系结构
• 2.2 水路交通数据分类
• 3 水路交通数据预处理技术研究
• 3.1 水路交通数据集质量分析与预处理方法
• 3.2 数据清洗技术
• 3.2.1 概述
• 3.2.2 重复记录清洗方法
• 3.2.3 噪声数据处理方法
• 3.2.4 缺失数据的清洗方法
• 3.3 数据集成
• 3.4 数据变换
• 3.5 水路交通数据预处理模块设计
• 3.5.1 数据预处理模块体系结构
• 3.5.2 模块的实现及结果验证
• 4 信息融合技术
• 4.1 概述
• 4.2 信息融合技术的功能模型
• 4.3 信息融合技术的层次化描述
• 4.4 信息融合技术的一般方法
• 4.4.1 卡尔曼滤波
• 4.4.2 贝叶斯估计
• 4.4.3 Dempster-Shafer（D-S）证据推理
• 5 信息融合技术在水路交通信息处理中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 离散卡尔曼滤波器理论
• 5.3 信息融合技术在船舶动态监控中的应用
• 5.3.1 概述
• 5.3.2 集中卡尔曼滤波器结构设计及算法
• 5.3.3 联合卡尔曼滤波器结构设计及算法
• 5.3.4 仿真结果及分析
• 全文总结
• 致谢
• 参考文献