Trajectory Data Compression Algorithm Based on Ship Navigation State and Acceleration Variation

doi:10.3390/jmse11010216

Trajectory Data Compression Algorithm Based on Ship Navigation State and Acceleration Variation

2023-01-13

0

OA

AI

DOI：10.3390/jmse11010216

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

在“双碳”目标下，基于自动识别系统（AIS）的研究热点之一是船舶污染物排放清单。由于当前数据量过大，导致传输、处理和存储困难，因此需要进行数据压缩。本文提出了一种考虑船舶航行状态和加速度变化率的轨迹简化方法，以确保用于排放清单分析的压缩数据的有效性。通过仔细考察加速度与污染物排放之间的积分关系，该算法构建了用于数据压缩的加速度变化率函数，并根据船舶航行状态对AIS数据进行分类。通过动态调整加速度变化量，所开发的函数能够稳定污染物排放计算误差并自适应计算阈值。实验结果表明，当压缩率为90.28%时，所提出算法的排放计算误差仅为0.185%。

Trajectory Data Compression Algorithm Based on Ship Navigation State and Acceleration Variation

摘要

期刊

机构

引用论文