无线传感网络的海上多信道通信技术

在现代海上通信系统中,基于多信道传输的无线通信技术因具有良好的信道吞吐容量及较高信号传输率而应用广泛。但海面多信道传输具有多径干扰及通信传输网络在多信道分布不均匀的缺点,因而基于无线传感器的信号采集及传输网络在海上开发及军事方面也得到了应用。本文在研究现代海上无线传感网络及多信道通信系统的基础上,利用分簇原理设计优化现有的多信道无线传感网中的MAC算法,并进行仿真。     

Femtocell组网关键技术探析

本文首先介绍了Femtocell在现代通信系统的设备功能与网络结构。然后分析了Femtocell对通信系统能力的提高及其对网络规划的影响,并对Femtocell在组网应用中所面临的挑战和关键技术进行了探讨,最后对Femtocell在未来无线通信系统中的研究方向和组网应用做了展望。     

天气干扰下海上船舶通信延迟消除方法

目前研究的海上船舶通信延迟消除方法无法对中间继电点汇聚节点搜索,搜索范围不够全面,进而导致消除效果不好。为解决上述问题,基于蚂蚁算法提出新的天气干扰下海上船舶通信延迟消除方法。通过最优算法确定最佳网络分簇大小以及最优簇从数量,以任意周期内的通信节点能量消耗为基础,确定网络通信节点通信范围半径和节点分布密度,利用最小代价多跳路为搜索目标,引入蚂蚁算法进行路径搜索,进而针对无线通信蚂蚁信息扩散和数据包发送频率实现信号延迟消除。实验结果表明,天气干扰下海上船舶通信延迟消除方法能够消除过程中能耗更小,节点无响应频率更低。     

WSN在船舶轮机自动化监测系统中的应用研究

介绍基于WSN的船舶轮机监测系统的结构,针对轮机设备运行环境复杂,人员难以靠近等情况,提出了基于无线传感器网络的船舶轮机自动化状态监测系统,监测系统采用LM3S1968和CC2420作为无线传感器网络的主要硬件。分析分簇路由LEACH协议,针对LEACH算法的不足,对其进行改进,同时给出一种产生临时ID的方法,保证相互间较大概率的互异性。最后通过Matlab软件对系统进行仿真分析,结果表明采用改进后的系统可以延长网络寿命,能够对信号进行实时有效的采集。     

舰船通信网络的自适应路由算法设计

路由算法是保障舰船通信网络正常工作的关键技术,当前舰船通信网络路由算法没有全面考虑节点能量限制问题,使得舰船通信网络的路由并非最优,导致舰船通信网络数据传输错误率高,舰船通信网络生存周期过短,为了提高舰船通信网络的通信质量,加快舰船通信网络数据传输速度,设计了一种自适应的舰船通信网络路由算法。首先对国内外舰船通信网络路由算法进行研究,找到引起各种算法不足的限制因素,然后模拟生物细胞分裂过程对舰船通信网络进行分簇,每一个簇包含不同规模的舰船通信网络通信节点,并舰船通信网络路由能耗最小、舰船通信网络生存周期最长为优化目标,构建最优的舰船通信网络通信路由,最后在Matlab 2016平台进行了舰船通信网络路由算法的性能测试实验。本文算法提高了舰船通信网络通信的平均吞吐量,舰船通信网络数据传输时延小,提高了舰船通信网络通信效率,有助于提高舰船通信网络的生存周期,具有十分高的实际应用价值。     

定向MANET网络MAC层关键技术研究

基于定向天线的MANET网络容量虽具有配对通信增益,但其灵活的通信拓扑也使得MANET网络协议设计非常复杂.目前定向MANET网络MAC层技术在应用上还存在不少问题.本文从系统的角度对工程实际中需要解决的定向MANET网络MAC层关键技术做了研究,涉及通信拓扑管理、链路管理、配对协议、时隙分配算法4个方面.针对某些问题提出了解决所需综合考虑的因素,以及一些解决思路,并举例加以说明,以期抛砖引玉,推进定向MANET网络实用化进程.     

基于孤立点异常度的Web攻击数据挖掘算法

随着Web2.0技术的迅猛发展,网络安全变得更加突出。通过Web日志数据挖掘检测恶意攻击行为已经成为网络信息安全领域研究的一项重要技术,目前市场上的Web日志分析系统都是基于特征匹配来实现攻击行为检测的,虽然检测率较高,但对于新出现的或者尚未发现攻击特征的攻击类型无法识别。因此,深入研究从海量日志中挖掘恶意攻击行为技术有很强的理论意义与应用价值。论文深入研究了聚类算法中的距离定义以及异常度的定义,提出了一种有约束聚类的分簇方法,对Web日志中的HTTP请求进行分簇,最后利用统计学的思想,提出了一种近似正太分布的检测模型,并给出了基于孤立点异常度的Web攻击数据挖掘算法。通过实验验证表明,该算法能有效发现Web日志中的攻击数据,提高了检测率并降低了误报率。     

基于ZigBee的船标通测网络中无线传感器的应用

无线传感网络是船联网的重要通信及定位技术,在船标通测网络中得到广泛应用。现在船舶无线传感网络一般利用ZigBee作为定位协议,ZigBee协议具有算法复杂度低﹑定位精度高等特点,但在实际海洋航行中,由于环境干扰信标节点有较大扰动从而降低定位精度。本文重点研究了ZigBee协议中的DV-HOP定位算法,优化信标节点分布,最后进行仿真。     

舰载网络中未知协议识别方法研究与仿真

舰载网络通信中,由于舰船的自组织特性和过往船只的不确定性,通常会受到未知协议的通信求情,对舰载网络中的未知协议有效识别,提高舰载网络通信链路存活性和稳定性。目前舰载网络未知协议识别采用的是端口路由分层识别方法,存在通信信号传输的保真度不好,路由开销大等问题,提出一种基于高阶谱包络调制的舰载网络中的未知协议识别方法。构建舰载网络通信的系统模型,对舰载网络进行路由分簇设计,对舰载网络通信中的未知协议进行多接口多信道的自组织网络分配,采用高阶谱包络调制方法对通信信号进行特征提取和动态融合,实现对舰载网络中的未知协议的优化识别。仿真结果表明,采用该算法能有效实现舰载网络中的未知协议的特征提取和识别,提高了通信链路的存活时间,降低舰载网络通信的误码率。     

一种基于自适应按需加权分簇算法的CBRP路由协议研究

提出一种基于自适应按需加权分簇算法[1]的CBRP路由协议.根据CBRP路由协议的基本原理,在网络仿真器NS2中添加这一改进的CBRP路由协议,并利用NS2对该CBRP路由协议进行仿真.最后,将该改进的CBRP协议与CBRP协议及DSR协议进行性能对比,结果表明在一定情况下改进的CBRP协议要优于另外两种路由协议.     

一种深海船舶低频水声信号的快速捕获算法

海洋中存在大量的噪声及混响干扰,为进一步提高船舶声呐系统的探测距离,需要从干扰背景中,对信号进行有效检测,为此运用水声信号处理技术中的快速捕获算法.明确水声信号的传播特性,了解并掌握信号的捕获原理.通过对经典捕获算法的分析发现,它们在实际应用中存在不足,以现有的算法为基础,提出一种改进算法.经验证该算法在深海船舶低频水...     

基于粒子群优化的深度随机神经网络

针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度.     

动态规划和模糊算法在船舶航速最优调度中的应用

随着海洋网络复杂度及对船舶节能性要求的提高,对船舶航行速度的控制要求也越来越精确。目前的航速调节主要是基于经验,不能够最大限度地提高航行效率和降低能源消耗。因此为了获得船舶行驶的最优速度,本文将动态规划算法和模糊算法应用于船舶,通过对船舶航行建立动力模型,然后使用优化的算法模型进行处理,获取船舶航速最优调度方法,使得船舶在有效航程中油耗最少。     

一种水下无线网络安全机制关键技术

针对目前水下无线通信网络安全存在的问题,在对网络拓扑结构和拓扑控制进行研究的基础上,分析现有成簇策略的特点及不足,然后提出基于信任和能量的成簇方法。本方法通过对成簇方式进行分段控制,在初始化阶段采用最小能耗策略实现全网成簇,在簇头重选阶段以能量因子和信任因子作为综合评价依据选取信任簇头,在拓扑维护阶段对簇内节点进行监控和维护,实现降低能耗和提高安全的目标。最终在模拟仿真中,通过与LEACH算法对比发现,本算法在能耗和安全性上都有很大的提升。     

基于信任网络与协同过滤的自适应推荐模型研究

传统组合推荐算法采用静态参数平衡协同过滤模块与社交网络模块比重,没有考虑用户自身特性.为解决上述问题,文中提出基于局部网络拓扑结构的组合模型,该模型引入聚簇系数,结合用户自身购买历史及社交网络特征,自适应调整模块融合比例,从而达到提高推荐准确度的目的.运用Epinions以及Flixster数据集对文中自适应推荐模型进行模拟,实验结果表明:基于信任网络与协同过滤的自适应组合推荐框架优于静态组合推荐模型,该模型能够有效改善推荐准确度,提高推荐效率.     

基于双编码策略的水声OFDM通信算法

针对船舶噪声和时变多途干扰问题,提出基于双编码策略的水声正交频分复用(DE-OFDM)通信算法。基于信道卷积编码的冗余和记忆特性,将信息比特数量提升多倍,进行约束,得到编码比特,提高通信系统抗船舶噪声和时变多途干扰性能;提出差分编码技术,构建参考相位,利用相邻相位差值进行符号编码,有效消除船舶噪声和时变多途干扰;基于循环前缀技术和OFDM通信技术抗多途特性,有效消除时变多途干扰。进行仿真和100组水箱时变且含船舶噪声信道下的试验,试验结果验证了所提算法的有效性。     

基于残差回归网络的复杂背景下海界线检测

海界线对基于视觉的海面目标检测、识别、航行避障具有重要的意义,在复杂的海空或者海陆背景环境中,云层、波浪反射及嘈杂的海面、陆地信息等都会给海界线的提取造成严重的干扰。该文提出一种基于残差回归网络的海界线提取算法,首先采用残差回归网络进行全图回归获得逐像素的海界线概率图,再通过OTSU算法对概率图进行阈值分割,初步提取海界点,然后采用meanshift聚类方法进行干扰点的排除,最后采用最小二乘算法,提取出海界线的位置。该算法在大部分复杂的海空或者海陆背景中,均能快速、精确地检测到海界线的位置,其克服了传统的基于梯度或者纹理等低级特征的海界线提取算法在复杂背景下抗干扰能力差的特点,并且能提取曲线形式的海界线,时间复杂度与传统方法并无太大差距,具有实际使用价值。     

基于物联网技术的船舶移动数据采集与分析系统设计

基于数据采集的各类船舶电子系统应用场景越来越广泛,如海底勘探系统、海洋气象环境监测系统,传统数据采集与分析系统利用各类传感器对温度、湿度、地形等数据进行采集,通过无线或有线方式传输至信息中心进行统一处理,基于物联网的数据采集分析系统利用无线传感网络,将传感器节点进行归类分簇,在无线传感网络内进行融合处理后再传输,提高了采集分析效率。本文设计基于ARM的船舶移动数据采集分析系统,最后进行仿真。     

物联网感知技术在航运业中的应用

在现代海上航运业务中,基于物联网的应用越来越多,如海上气象数据传输系统﹑海上雷达探测系统﹑目标物检测跟踪系统等。在这些业务中,核心的处理是对目标数据的采集及传输。海上无线通信的信道频谱较窄,如何在海上物联网体系中能对目标数据精确采集及有效传输事关整个应用业务的性能。本文着重研究海上物联网系统在感知层面的技术,利用分簇理论改进无线传感网络的路由技术,提出一种改进后的无线传感网络结构,最后对算法进行仿真。     

海上无线通信系统的干扰抑制算法

随着网络通信系统传输模式的升级,双全工数据传输模式已成为当下通信数据传输标准。受到数据传输模式由半全工到双全工改变的影响,数据干扰波形态与特征随之发生改变,原始干扰波对应的时间量在双全工模式下,数据干扰系数增大,造成传统抑制算法对干扰噪声的抑制范围相对缩小,无法达到预期的抑制效果。因此,提出海上无线通信系统的干扰抑制算法。采用多区域分算整合的方式,用不同算法针对性解决一个问题中不同区域的问题。首先,对双全工模式下的数据干扰量进行建模,获得当前系统网络中的干扰量分布情况;采用双全工信道干扰估计算法,对干扰量进行范围估计,为抑制计算确定抑制范围;采用动态频谱波抑制算法,对信道干扰噪声进行抑制计算,平衡信道载波量,稳定数据传输状态。通过仿真数据对比测试,证明提出算法的可行性。