在设计高效的AIS岸台网络系统时，应该如何综合考虑通信技术、计算机技术，并实现性能仿真与评估？

为了有效地设计并实现一个高效的AIS岸台网络系统，同时涵盖性能仿真与评估方法，首先需要从系统架构入手，确保网络设备的冗余性和可靠性，以应对海上通信的复杂性。核心在于对通信技术和计算机技术的深入理解与整合，以及通过模糊神经网络控制技术来提升系统的自适应性和智能化水平。

参考资源链接：[船舶自动识别系统(AIS)设计与性能仿真：关键技术与发展趋势](https://wenku.csdn.net/doc/5n611g9har?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤包括：
1. 确定AIS岸台网络的覆盖范围和服务需求，设计网络拓扑结构，以及数据传输和处理流程。
2. 选择高稳定性和高传输效率的通信技术，如LoRa、4G、5G或卫星通信等，并确保足够的带宽以支持数据传输速率。
3. 使用计算机技术来构建中央处理中心，实现数据的实时收集、处理和分析。包括使用高速处理器、大容量内存和高效数据库系统。
4. 应用模糊神经网络控制技术优化AIS数据处理，如用于船舶动态识别、航行路线预测、风险评估等。
5. 利用高性能的网络模拟软件进行系统性能仿真，通过仿真实验来评估网络的覆盖范围、信号强度、数据传输延迟和处理能力。
6. 设计评估体系，包括技术性能、系统安全性和运行可靠性，并制定相应的测试案例和性能指标，以进行全面评估。
7. 考虑系统的可扩展性和兼容性，以适应未来技术的发展和新功能的集成。

通过上述设计和实现步骤，结合《船舶自动识别系统(AIS)设计与性能仿真：关键技术与发展趋势》中提到的技术和方法，可以构建一个既高效又可靠的AIS岸台网络系统，并通过性能仿真和评估来验证其在实际应用中的表现。

参考资源链接：[船舶自动识别系统(AIS)设计与性能仿真：关键技术与发展趋势](https://wenku.csdn.net/doc/5n611g9har?spm=1055.2569.3001.10343)