지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 38 - 48 (11page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
To maintain the existing systems of ships and introduce autonomous operation technology, it is necessary to improve situational awareness through the sensor fusion of the automatic identification system (AIS) and automatic radar plotting aid (ARPA), which are installed sensors. This study proposes an algorithm for determining whether AIS and ARPA signals are sent to the same ship in real time. To minimize the number of errors caused by the time series and abnormal phenomena of heterogeneous signals, a tracking method based on the combination of the unscented Kalman filter and probabilistic data association filter is performed on ARPA radar signals, and a position prediction method is applied to AIS signals. Especially, the proposed algorithm determines whether the signal is for the same vessel by comparing motion-related components among data of heterogeneous signals to which the corresponding method is applied. Finally, a measurement test is conducted on a training ship. In this process, the proposed algorithm is validated using the AIS and ARPA signal data received by the voyage data recorder for the same ship. In addition, the proposed algorithm is verified by comparing the test results with those obtained from raw data. Therefore, it is recommended to use a sensor fusion algorithm that considers the characteristics of sensors to improve the situational awareness accuracy of existing ship systems.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Tracking Method
3. Sensor Fusion
4. Validation
5. Conclusions
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Han, J. W. Lee, S. W., Joe, H. J. & Jin, E. S. (2022). A Study on the tracking of ARPA radar signal based on UK-PDAF and fusion with AIS data. Proceedings of KAOST 2022 in Jeju.
Hu, Y., Zhang, A., Tian, W., Zhang, J., & Hou, Z. (2020). Multi-ship collision avoidance decision-making based on collision risk index. Journal of Marine Science and Engineering, 8(9), 640. https://doi.org/10.3390/jmse8090640
Woo, J. (2018). Collision avoidance for an unmanned surface vehicle using deep reinforcement learning [Doctoral Thesis. Seoul National University Graduate School].
Kim, D. Y., Park, G. K., & Kim, H. Y. (2014). A study on the ship information fusion with AIS and ARPA radar using by blackboard system. Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, 24(1), 16–21. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2014.24.1.016
Habtemariam, B., Tharmarasa, R., McDonald, M., & Kirubarajan, T. (2015). Measurement level AIS/radar fusion. Signal Processing, 106, 348–357. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.07.029
Hu, Y., Zhang, A., Tian, W., Zhang, J., & Hou, Z. (2020). Multi-ship collision avoidance decision-making based on collision risk index. Journal of Marine Science and Engineering, 8(9), 640. https://doi.org/10.3390/jmse8090640
Woo, J. (2018). Collision avoidance for an unmanned surface vehicle using deep reinforcement learning [Doctoral Thesis. Seoul National University Graduate School].
Kim, D. Y., Park, G. K., & Kim, H. Y. (2014). A study on the ship information fusion with AIS and ARPA radar using by blackboard system. Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, 24(1), 16–21. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2014.24.1.016
Habtemariam, B., Tharmarasa, R., McDonald, M., & Kirubarajan, T. (2015). Measurement level AIS/radar fusion. Signal Processing, 106, 348–357. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.07.029
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
표준 AIS 프로토콜 분석을 통한 보안 AIS 프로토콜 제안
한국정보전자통신기술학회 논문지
2016 .02
-
위성 AIS 데이터 성능 지수 분석 및 운영 방안
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2019 .11
-
선박 안전 운항과 교통관제를 위한 모바일 AIS
한국정보기술학회논문지
2015 .04
-
Estimating Hydrodynamic Coefficients of Real Ships Using AIS Data and Support Vector Regression
한국해양공학회지
2023 .10
-
신호융합 상태 추정기 실험적 검증
대한기계학회 춘추학술대회
2020 .12
-
해상 상황 인식을 위한 해상 장애물의 위치 추적 및 경로 예측 기술에 대한 기술의 기초 연구
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2021 .06
-
AIS 탑재체 운영을 위한 위성탑재소프트웨어 설계 및 구현
한국위성정보통신학회논문지
2016 .01
-
A survey on anomaly detection methods in vessel behavior using AIS data
한국정보과학회 학술발표논문집
2023 .06
-
AIS 모니터링 시스템의 효율적 선박표시를 위한 데이터 추출 전략
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .10
-
인공지능 기반의 이미지 검색 시스템(AIS)
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .08
-
진난수발생기용 난수성 검정 방법 AIS.31에 대한 확률론적 분석 및 보안성 평가 적용 방법
정보보호학회논문지
2016 .02
-
딥러닝 모델 기반 AIS 데이터를 활용한 선박 경로 예측 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .06
-
AIS 초소형 위성군 성능지수 분석
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2020 .11
-
상관도 연산을 통한 AIS 데이터 충돌 회피 성능 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .11
-
선박 모니터링을 위한 PNUSAT-1 큐브위성 시스템 예비 설계
한국항공우주학회지
2022 .02
-
AIS 데이터로부터 선박항로 패턴 추출: PSO 알고리즘에 기반하여
한국정보기술학회논문지
2022 .03
-
레이더와 비전 센서를 이용하여 선행차량의 횡방향 운동상태를 보정하기 위한 IMM-PDAF 기반 센서융합 기법 연구
제어로봇시스템학회 논문지
2016 .08
-
스마트기기 기반 소형선박용 AIS 무선모니터링 시스템 개발
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
해상 장애물 추적을 위한 다중센서 융합 방법에 따른 성능비교
제어로봇시스템학회 논문지
2019 .06
-
Sensor Fusion and Compensation Algorithm for Vehicle Tracking with Front Camera and Corner Radar Sensors
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2019 .10
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-454-000448466