一、项目背景与待解决难题
在海上通信领域，随着船舶运输、海洋作业等活动的日益频繁，对海上用户分布的精准掌握以及通信性能的有效推演变得至关重要。本项目旨在构建一个海上用户分布与通信推演模型，整合多源数据资源，运用先进的数据处理和建模技术，为海上通信系统的优化、规划以及决策提供有力支持。
项目深度融合船舶自动识别系统（AIS）、卫星通信、传感器网络等多源数据，全面采集渔船、近海商船、远洋货运船、邮轮、海上作业平台和浮标等各类海上用户的静态属性（如船舶尺寸、吨位、作业类型等）、动态轨迹（位置、航速、航向等）以及通信相关数据（信号强度、误码率等）。这些数据为后续的分析和建模奠定了坚实基础。
针对采集到的海量、复杂且包含噪声的数据，项目运用数据标注、深度清洗、特征工程等技术进行处理。数据标注为数据赋予语义信息，深度清洗去除噪声、冗余和错误数据，特征工程挖掘关键特征，从而提升数据质量，为构建精确的模型提供保障。
通过数据特征分析，项目构建了海上用户分布的基础静态模型和运行动态模型。基础静态模型借助专家系统，融合领域知识描述用户的固有属性；运行动态模型运用人工神经网络，模拟用户随时间变化的动态行为。这些模型能够准确刻画海上用户的分布规律和行为模式。
基于构建的海上用户分布和业务生成模型，实现了对海上通信场景的高效推演。通过模拟不同的通信环境（如天气变化、信号干扰等）和用户分布情况，预测通信质量指标（如误码率、传输延迟等），为通信资源的合理分配和优化调度提供科学依据。
二、技术原理与创新点
（一）技术创新点
数据融合处理：整合AIS、卫星通信等多源异构数据，涵盖海上用户各类信息。
通信推演决策：基于真实数据模拟通信场景，精准预测通信质量指标。智能决策模块提供资源分配策略，提升通信系统性能和资源利用率。
技术架构拓展创新：采用分布式架构，融合主从与对等分布式优势，具备强大并行处理和扩展能力。引入容器化和微服务架构，提升系统稳定性、维护性和更新灵活性。
（二）相关图片
三、技术优势与竞争力
整合AIS、卫星通信等多源数据，经标注清洗与特征工程提质；构建静态专家系统+动态神经网络双模型，模拟用户分布与行为；可推演多场景通信性能，为海上通信规划与优化提供科学支撑。
四、应用场景与市场前景
为海上通信系统的优化、规划以及决策提供有力支持。
五、知识产权
1.基于低轨卫星的海上通信救援场景推演系统及推演方法，CN2026100927621。