改进的Sliding_Window在线船舶AIS轨迹数据压缩算法
改进的Sliding_Window在线船舶AIS轨迹数据压缩算法
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DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
李伟峰
中科院分区：
文献类型：
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作者：
高邈;史国友;李伟峰
分析了船舶AIS数据的时间序列特征与船舶操纵特性，提出了改进的Sliding Window在.线压缩算法；计算了277艘船舶总计1 026 408个坐标点的AIS轨迹数据，确定了合适的压缩阈.值，分析了距离阈值与角度阈值对算法压缩率的敏感程度；根据压缩率图像的阶跃点，推荐了高.中、低3个档位的距离阈值和1个角度阈值，对比了Douglas-Peucker算法和改进Sliding Windov.算法的压缩率与压缩效率。试验结果表明：随着压缩率的提高，压缩后所剩下的点越来越少，数据.所保留下来的有用信息也越来越少；压缩率与距离阈值、角度阈值均呈正比；经量纲为1化处理的.高、中、低档位压缩距离阈值分别为43%，38%、33%船长；距离阈值为130 m时，角度阈值超过9'.后压缩率平稳，所以推荐角度阈值为9。，与《海港总体设计规范》（JTS 165-2013）中风流压差角8.相接近；随着距离阈值的增大， Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法压缩率趋于相.近，当距离阈值为120m时， Douglas-Peucker算法压缩率仅比改进Sliding Window算法高.1. 74%；在5种距离阈值的情况下， Douglas-Peucker算法运行所用的平均时间是改进Sliding Windov.算法的5.39倍；随着数据量的增大，2种算法压缩效率的差距更加明显。可见，改进的Sliding.Window算法能在降低压缩风险的同时大幅提高压缩效率，可以在数据持续更新的状态下一直保.持压缩状态，与普通压缩模式相比，系统所占用的资源更少，处理效率更高，可用于船舶轨迹数据处.理、电子海图显示与对船舶关键行为特征提取等方面。