根据 2005 年《国家海上安全战略》的定义，"海域感知"（MDA）是指 "有效了解与全球海域有关的、可能影响美国安全、保障、经济或环境的任何事情"。因此，美国海军制定方法，加强对海域的了解，以保持作战效能。加强了解的方法之一是开发自动识别系统（AIS）数据分析方法，以描述海域中船只的行为特征。由于自动识别系统数据量巨大，人类操作员很快就难以识别世界各地的船舶行为。当及时性对决策者非常重要时，快速准确地识别船舶行为特征以发现潜在问题或威胁就变得更加重要。因此，本论文的一个主要贡献是开发了一个自主机器学习系统，该系统能快速、准确地描述船舶行为，以便在特定环境中实现 MDA。这包括一个用于识别区域内船舶航迹的自主系统。这项工作的两大贡献是开发了目前文献中缺乏的船舶行为分类法，并报告了通过机器学习方法对这些行为进行表征的情况。