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: Belirtilmemiş.
- 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: 63
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
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. TOLGA KAYA
- İzmit körfezi deniz trafiğinin ıwrap model kullanılarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
ONURAL ALPER ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEMİL YURTÖREN
- İstanbul boğazı geçişi yapan gemiler için makine öğrenmesi uygulamaları ve kantitatif risk analizi
Machine learning applications and quantitative risk analysis for ships passing through the istanbul strait
MUSTAFA TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
- Determining maritime cyber security dynamics on the perspective of marine insurance and development of maritime cyber security risk management tool
Denizcilik sigortaları açısından deniz siber güvenlik dinamiklerinin belirlenmesi ve deniz siber güvenlik risk yönetim aracının geliştirilmesi
GİZEM KAYİŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Limanlar için bütünleşik yenilenebilir enerji güç sistemlerinin tekno-ekonomik analizi
Techno-economic assessment of hybrid power systems for ports
MEHMET MİRDALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN BOLAT