基于大數據的船舶AIS 設備智能監測技術研究

吳孝慧

（德州職業技術學院，山東德州 253000）

0 引言

AIS（Automatic Identification System，船載自動識別系統）的作用主要有兩個，一是確保船舶靠岸時能夠與岸邊的基站進行信息的溝通與交換，二是保證船舶航行過程中能夠及時與其他船舶展開信息交流。總而言之，AIS 系統設備對于船舶的航行、信息的交互、加強船舶之間的聯系均有重要的作用，是保證船舶航行安全、工作順利開展的根本。基于此，研究設計一套行之有效的船舶AIS 設備智能監測系統，對我國AIS 系統的運行安全、提高相關工作效率具有重要的作用。

1 大數據平臺設計

船舶安裝AIS 設備主要有兩個目的，一是方便船舶彼此能夠識別，通過獲取相關的航行動態及操作意圖等信息，避免發生碰撞；二是便于VTS（Vessel Traffic Services，船舶交管中心）對轄區內船舶進行監管，對水上交通局面作出準確評估，進而保障船舶的航行安全和秩序。因此，在船舶AIS 設備的智能檢測功能中，其主要檢測識別的范圍為人為虛擬發送的虛假船舶，具體情況有以下兩種：

（1）航速航向及船舶位置信息不匹配情況。通常情況下，AIS 設備辨識服務借助對同一船只上安裝的多個AIS 設備歷史數據分析作出識別，進而對設備信息不同的問題進行具體的分析。在此情況下，AIS 系統及時發送定位信息，并根據上一個時間段在航行速度、航行方向等信息將此次航行位置信息與電文中信息進行比對，當二者信息不符的時候，即可判定傳播位置信息無效。

（2）接收基站位置與船舶位置不匹配的問題。當地方AIS 基站接收船舶發送的電文之后，地方基站會將電文在全國AIS 中心進行集中與整合。在這樣的一個過程中就要求船只所發出的AIS 電文在基站特定范圍內，如果超出范圍就會被認定成位置信息無效。此外，對于在船舶上安裝多臺AIS 設備的狀況，一般情況下會出現以下兩個問題：一是當兩臺設備處于間隔開啟狀態下，歷史數據會顯示出在一條軌跡中斷后另一軌跡緊接出現；二是當兩臺以上的AIS 系統同時開啟時，兩條歷史軌跡會出現重合的狀況。因此可采取數據挖掘算法對AIS 數據進行研究分析，對以上關聯船舶軌跡進行挖掘與呈現。

本文基于船舶AIS 設備實際情況，對監測系統進行詳細研究設計。系統以大數據平臺為依托，從系統總體需求出發，對系統總體框架及功能實現進行研究設計，進而實現船舶位置有效性辨識、數據預處理及船舶多AIS 辨識等系統服務。結合對實際情況的綜合考慮，本系統采用的大數據處理框架，須滿足高可用性、高數據吞吐量以及高數據存儲量的要求，因此該大數據平臺宜采用分布式文件系統HDFS，便于存儲海量的AIS 歷史數據且能夠實現動態擴展。采取Spark 處理框架的方式，方便針對設備中存儲的歷史數據作實時處理，有利于對船只運行狀態作出及時分析。

2 AIS 設備智能監測系統功能及總體設計

AIS 設備智能監測系統的功能主要有AIS 數據獲取、動靜態信息監測、有效性辨識功能以及系統人機交互等。由于AIS 設備在船舶及岸臺獲取附近船舶動靜態信息中具有重要作用，因此AIS 數據的獲取尤為重要。該功能指的是，接收系統當中的原始電文數據，同時作出預處理，并在解析后將其存儲至Kafka 的各個主題隊列中，詳細內容包含原始數據接收、原始數據存儲、數據校驗解析以及數據分類輸出等。另外，為了保證辨識系統準確性和有效性，需要在船舶上安裝多個AIS 設備，以有效識別傳播位置相關信息。此外，系統人機交互功能主要用于用戶界面展示，方便實時獲取有問題船舶信息。

系統的總體邏輯架構如圖1 所示，船舶AIS 設備智能監測系統利用Kafka 消息中間件獲取全國數據，同時對系統中緩存的數據進行預處理，隨后借助掛載于系統當中的Kafka，通過開展位置信息有效性辨識服務，隨后將數據輸入到結果數據庫中，經過篩選后再進入對外數據庫，最終借助人機交互界面進行對外展示。

圖1 船舶AIS 設備智能監測系統邏輯架構

智能系統依托大數據平臺對AIS 數據進行緩存及預處理，經過預處理過后，進行其他船舶監測服務及船舶位置信息有效性辨識服務系統，該過程借助獲取大數據平臺數據的方式，對所需船舶AIS 數據做進一步的處理。隨后結果存儲至結果數據庫當中，并將相關數據信息備份至對外數據庫當中，以方便用戶通過人機交互界面查詢使用。與此同時，讀寫分離方式也緩解了數據庫的壓力。

3 系統模塊功能的實現

從現實出發，AIS 作為通信導航系統，系統性能會與鏈路負載等多個因素直接相關。同時，部分國產AIS 船臺時隙分配時，存在布設偽基站、違反規范、濫用網位儀占用時隙等問題，使得AIS 信號出現異常，也有一小部分船舶故意使用或輸入錯誤的AIS 靜態信息，以達到逃避海事監管的非法目的。這些行為嚴重阻礙安全通航環境，因此需要通過系統邏輯算法對船舶進行辨識，對AIS 電文準確性及真實性進行保障，進而為海事管理機構監管提供有力支撐。本文提出如下4 點設計建議，以保障系統模塊功能實現。

3.1 數據獲取服務設計與實現

在數據獲取服務實現過程中，由于系統中的各個監測服務會對多次調用AIS 服務，因此為保證系統的效率性，避免重復性操作的發生，會將存儲于Kafka 中的原始數據作如下處理：對于未經處理原始電文存儲至HDFS 中，為船舶有效性辨識提供數據支持；對原始數據副本進行語句校驗、組包及過濾等，對原始報文作出解析，并將其組裝成字符串，對AIS 設備分析監測服務形成數據支撐。另外數據獲取服務大多采用多數情況下線程開展，并就多條數據作并行處理和分布式部署。

3.2 多AIS 設備識別服務設計與實現

針對同一艘船舶上裝有多臺不同AIS 設備，主要采取以下兩種方式：①船舶裝有兩臺AIS 設備，一般先開啟一臺設備、在關閉該設備后再開啟另一臺設備，這樣先前設備產生的歷史數據會在一條船舶軌跡中斷過后，另一臺設備產生的數據歷史規矩會安全按照上一個歷史數據航行，并且接續的軌跡在之前不會存在軌跡；②同一船舶裝有兩臺或以上AIS 設備，并設備處于同時開啟狀態，歷史數據為一條船舶軌跡與附近多條船舶軌跡相同。

3.3 船舶定位信息有效性辨識服務設計與實現

為保障功能實現，首先需要搭建相應的服務框架，隨后對船舶航跡與推算位置、船舶位置與發送基站位置兩種情況下不匹配的情況進行分析，進而實現上述功能。具體來看，包含的模塊有主控模塊、內存數據維護模塊、集群任務管理模塊、動態數據獲取模塊、黑白名單校驗模塊、基于實時數據的船舶位置有效性辨識模塊以及基于歷史數據的船舶位置有效性辨識模塊等。

3.4 數據庫設計

MySQL 作為一種關系型數據庫管理系統，具有體積小、速度快等優點，同時隨著MySQL 的不斷成熟，其也被用于大規模網站和應用當中。另外，MySQL 作為一款開放源碼軟件，總體的擁有成本更低且便于對數據查詢，因此使用MySQL 搭建數據庫。MMSI 碼、船名等靜態信息，則是在設備安裝完畢后、以船舶國籍證書的資料等作為依據輸入AIS 設備中。

4 船舶AIS 設備智能監測系統實驗測試

在具體的測試中，將特定的場景、基站和船舶的位置之間的間距作為判定的標準，并以此標準對船舶的分布狀況進行具體的判定。在測試過程中，撐場軌跡的范圍為0～50 nmile（1 nmile=1.852 km），疑似軌跡為51～200 nmile，大于200 nmile（370.4 km）則為異常軌跡。在測試進行一段時間之后，如果船舶正常軌跡占比大于60%，則被判定為正常行駛軌跡。當疑似軌跡和異常軌跡占比超過60%時，則被判定為異常船舶軌跡，而當異常船舶數量超過疑似軌跡和異常軌跡之和60%的時候，系統會自動判定異常船舶，相反則為疑似船舶。這樣的測試結果，能夠認定該AIS 系統能夠有效滿足船舶AIS 設備監控識別的服務要求。

5 結束語

通過對基于大數據平臺的船舶AIS 設備智能監測技術進行研究得出，依托大數據平臺，船舶AIS 監測系統數據量有百萬級之多，這使得系統可擴展性及容錯性得到大幅提升。測試還發現，船舶AIS 智能監測系統還能夠采取機器學習等多種先進方法，進一步分析船舶行為，從而更為準確高效地對異常船舶做好監測識別。