S-AIS based maritime network: Distributed vessel clustering
S-AIS tabanlı denizcilik ağı: dağıtılmış gemi kümelenmesi
- Tez No: 756877
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER KORÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Denizcilik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Marine
- Anahtar Kelimeler: Deniz trafiği, Gemi trafik hizmetleri, Kelime ağı yöntemi, Kooperatifçilik, Otomatik tanımlama, İletişim sistemleri, Marine traffic, Vessel traffic services, Clustering method, Cooperative system, Automatic definition, Communication systems
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
AIS (Otomatik Tanımlama Sistemi) 1990'larda gemilerde kullanılmak üzere ilk kez geliştirildiğinden beri, bu periyodik olarak gemilerin yayınladıkları verilerin gemi trafik hizmetlerinde (VTS) çok önemli olduğu ve denizlerde ve okyanuslarda nelerin olduğunun anlaşılmasında çok yararlı olduğu görülmüştür. Bu değerli sinyal verileri, diğer birçok uygulamanın yanı sıra izleme amaçları, arama ve kurtarma, navigasyon ve çarpışmadan kaçınma için kullanılabilir. AIS sinyalinin yatay menzili yaklaşık 74 km'dir, bu da trafik yönetiminin sadece kıyı bölgelerinde ve limanlarda veya gemiler arasında yapılmasını kısıtlamaktadır. Bu sınırlama, denizcilik ağı için daha istikrarlı bir iletişime sahip olmak için alternatif çözümlerin araştırılmasını kaçınılmaz hale getirmiş ve bu ihtiyaca karşılık vermek için S-AIS terimi ortaya çıkmıştır. AIS verilerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için uydular kullanıldığında; Satellite AIS anlamına gelen S-AIS terimi kullanılır. Ancak, uydu tabanlı sistemleri kullanmanın temel sorunu, kalabalık alanlarda uydunun eşzamanlı olarak işlemesi gereken çok sayıda AIS sinyali olmasıdır. Böyle durumlarda, çarpışma veya diğer sinyaller ile girişimler nedeniyle birçok önemli gemilerin AIS sinyalları kaybolabilir. Ayrıca, uydunun ayak izinin dışında kalan gemilerin takibi, denizcilik ağında birçok gemiyi yetkililere görünmez hale getiren bir diğer önemli konudur. Bu açıkları kapatmak için, bu çalışmada gemiler arası iş birliği ile dağıtık kümeleme yaklaşımı kullanılmasını öneriyoruz. Gemilerin gruplanması ve kümelenmesi, sinyalleri uyduya iletmeden önce ayak izi alanı dışında bazı yararlı veri ön işleme yöntemlerini uygulamamıza yardımcı olabilecek ve küme üyelerinin verilerine toplu olarak kapsamlı bir genel bakış sunmamızı sağlayacaktır. Açık denizlerin ortasında gemiler arasında iş birliğine dayalı çalışmanın, genel denizcilik ağını ve gemi trafiği hizmetlerini iyileştirmeye yardımcı olacağına ve ayrıca yetkililere açık denizlerde neler olup olmadığını daha iyi anlamalarına yardımcı olacağına inanıyoruz.
Özet (Çeviri)
Automatic Identification System (AIS) is crucial in vessel traffic services (VTS) and beneficial for getting a better understanding of what is happening in the middle of the seas and oceans. AIS signals are being used for many applications including ship tracking, search and rescue, navigation, and collision avoidance. Since the horizontal range of the AIS signal is limited, it is inevitable to utilize satellite communications on open seas which introduced satellite-based AIS (S-AIS). However, there are significant challenges with satellite-based systems, such as the huge number of AIS signals that the satellite has to process concurrently in crowded areas which cause signal interference making some important vessel's signals be lost or dropped. Moreover, tracking vessels that are out of the satellite's footprint is another essential issue in the maritime network making many vessels to be invisible to the authorities. To bridge these gaps, a new methodology is presented based on distributed clustering approach for the vessels so that they can work cooperatively to transmit their signals to the satellite. Grouping and clustering ships will allow us to collectively take a comprehensive overview of the data of the cluster members that can help us to implement some useful data pre-processing methods outside the footprint area to examine the signals before transmitting to the satellite. We implement the proposed methodology in a realistically generated vessel traffic in the Mediterranean and the Black Sea and propose some optimization approaches to increase the coverage area. Test results show that the cooperation between vessels in the middle of the open seas will help to improve the overall maritime network and vessel traffic services and assist the authorities as well to get a better understanding of what is happening on the open seas.
Benzer Tezler
- Association rule mining for identifying factors in dynamic positioning incidents and accidents
Dinamik konumlandırma kazalarına ait faktörlerin birliktelik kural madenciliği ile tanımlanması
TUĞFAN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- A friendly physical layer warden system
Dost bir fiziksel katman bekçi sistemi
MİRAÇ KUMRAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Monitoring tropospheric water vapor variations with ppp during severe weather
Troposferik su buharı değişimlerinin ppp ile kötü hava koşullarında izlenmesi
ENGİN TUNALI
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
İstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Türk Boğazları için Gemi Risk Profili Modeli Geliştirilmesi
Developing Ship Risk Profile Model for Turkish Straits
CENGİZ VEFA EKİCİ
Doktora
Türkçe
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...