1.目的及意义

1.1研究背景

在我国综合交通体系中，水路交通由于运输量大，运输成本低，能耗少，污染小等优势占有重要地位。我国的三峡工程举世瞩目，这一宏伟工程的建成也对防洪、发电和航运方面带来了巨大的效益，同时也给三峡坝区的航运管理带来了新的课题。而实时地获取在航船舶的位置信息是构建科学的，智能的航运管理体系的关键。船舶自动识别系统（AIS）作为水路交通的的应答设备，能配合全球定位系统（GPS）将船舶实时的位置、航速、航向等信息发送给AIS基站，有助于三峡坝区的船舶动态信息监控以及航运管理的进行。

但是，过闸船舶为避免在三峡锚地排队等待过闸时间长，普遍存在谎报位置情况。而AIS缺乏完整的信息验证机制，这些错误的信息会干扰航运管理，从而导致对水面交通事态的误判，同时也为对以AIS数据为基础的船舶交通行为分析造成误导。因此，我们需要基于三峡船舶的AIS数据，设计合理的算法，对过闸船舶的位置信息进行甄别，来限制谎报位置的情况发生。

1.2国内外研究现状

在国外，针对AIS异常数据的研究集中在船舶异常行为的识别领域，Steven Mascaro等运用悉尼港口采集的大量数据，建立了基于贝叶斯网络模型异常行为检测方法；Pallotta等面向水面交通态势感知，通过提取AIS数据中的船舶运动轨迹特征建立了传播轨迹跟踪和异常检测算法。可见国外对AIS异常数据的研究建立在在AIS数据本身准确无误的基础上，并没有针对AIS数据错误的情况展开分析。

而在国内，马枫等经过对AIS信息特征细致的研究，首次提出错误AIS数据的甄别问题，认为甄别错误AIS数据的本质是建立与人工经验相似的智能算法，分别基于传统证据理论和改进的DsmT理论建立了剔除错误AIS目标的理论框架，但是该框架只是基本的异常AIS数据识别框架，在证据构建方面缺乏严格的推理过程。Zhang等直接通过AIS目标轨迹畸变点的方式提出AIS异常数据，这种处理方法显得臆断，且无法处理速度和航向角异常的AIS数据；Sang等采用平滑法删除速度，航向角和轨迹出现异常的AIS数据，但对于如何确定合理的阈值缺乏严格的探讨。

由此可见，在错误AIS目标甄别方面，目前国内外还缺少科学合理的定量描述方法，需要进一步的研究。事实上，船舶在三峡坝区等特殊水域航行时，其运动特征如速度，航向角和轨迹位置等都遵循一定的规律，海事监管人员在长期的工作中已经发现并掌握了这些规律，并能够以这些规律为基础准确判断AIS动态信息的准确性，然而，面对不断增多的海量AIS数据，完全依靠人力是难以胜任这个任务的。因此，模拟人工辨别AIS数据的过程建立数学模型进而自动识别AIS错误数据是可行的办法。

2. 研究的基本内容与方案

2.研究的基本内容，目的及方法

2.1研究整体思路