基于无线传感器网络的船舶识别方法

本文总结了基于无线传感器网络的船舶识别方法,并进行可行性分析,提出基于Zig Bee的无线传感网络身份自动识别技术。理论分析表明,基于WSN的船舶识别技术具有良好的兼容性、抗干扰性和安全性,对船舶产业的发展具有很好的促进作用。     

船域网中构建通信接口方法研究

随着物联网技术的发展,以射频识别和无线传感器网络等技术为基础的船域网得到广泛应用。船域网是集成了无线传感器网络、射频识别等技术的综合信息网络,通过监测船舶设备运行状态、实时采集航行、水文等信息来实现船舶航线计算、船舶运行危险监测、事故应急管理等功能。本文研究船域网中RFID和无线传感器网络的融合,提出一种通信接口的设计方法,研究基于Huffman编码的LZW数据压缩模型,并给出仿真结果。     

船舶无线传感器网络节点失效算法和容错控制

无线传感器网络以其自身所具备的诸多特点,在船舶中得到广泛应用。由于无线传感器网络中的节点数量比较多,如果某个节点失效,则会对整个网络的运行稳定性造成影响。导致节点失效的主要原因有能量耗尽和外界环境,在容错控制中需要将这2个原因作为考虑对象。基于此,本文从船舶无线传感器网络中的节点失效算法分析入手,论述船舶无线传感器网络节点失效的容错控制。     

船舶无线传感器网络设计的ZigBee-GPS技术应用

随着海上交通运输业向着智能化、信息化方向发展,船舶无线传感器网络的应用越来越频繁。无线传感器网络是将计算机技术、信息处理技术和传感器相结合的一种新兴技术,能够实现对某区域环境内目标对象的监测、定位和识别功能,并利用传感器网络的信息处理模块,对整体监控区域进行管理。近年来,海上智能交通管理技术成为了一项热门研究对象,对提高海上交通的安全,保障海洋环境等有重要的意义。本文针对船舶交通管理系统的无线传感器网络,对ZigBee无线网络技术进行了系统的介绍,并利用GPS技术和ZigBee无线网络技术对船舶无线传感器网络进行设计。     

船舶机电设备无线振动监测实验研究

为验证无线传感器网络及其架构在船舶舱室机电设备振动测试上应用的可行性。文章通过分析无线传感器网络的优势,对现有无线传感器振动监测节点进行改进,设计了一种适合于船舶舱室的高采样频率无线传感器节点及其振动监测系统,结合所开发的无线传感器网络监测系统讨论了传感器系统架构、监测节点以及软件的设计;以有线监测设备为测试对比对象,通过现场试验,比较研究无线传感器监测设备和有线监测设备在系统构架、数据采集、数据传输、数据精度等方面的表现,验证无线传感器监测节点在船舶舱室机电设备振动监测应用中的可行性。     

船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法研究

现有船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法存在计算量大、预测精准度差的缺陷,为此进行船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法研究。为提升无线传感器网络丢失节点预测精准度,搭建无线传感器网络节点模型,建立网络节点隶属度向量。以此为基础,依据节点运动状态特点,计算丢失节点偏转方向,以得到的丢失节点偏转方向信息为依据,采用A-USVC算法预测丢失节点位置,实现船舶机舱无线传感器网络丢失节点的预测。仿真实验结果显示,与现有船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法相比,提出的船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法极大降低了计算量,提高了预测精准度,充分说明提出的船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法具备更好的预测效果。     

舰上无线传感器网络设计与应用方法研究

无线传感器网络(WSN)被广泛应用在多个领域,然而其在船舶上的应用研究却相对较少。相比于传统的应用场景,一方面船舶中封闭结构较多,会导致无线信号的衰减;另一方面海上气候条件多变,也会对无线通信产生较大干扰。本文通过研究无线传感器网络在船舶上的具体环境,提出一种舰上无线传感器网络的设计方案,通过采用Zig Bee技术,构建舰上无线传感器节点的P2P通信模式,提高舰上无线传感器网络的有效性和可靠性,并通过实验数据证明本文提出的方法具有较好的可用性。     

船舶远程监控数据的动态采集方法

为了提高对船舶的远程监控能力,提出一种基于多传感器组网及融合跟踪识别的船舶远程监控数据动态采集方法,构建船舶远程监控数据采集的无线传感器网络模型,进行传感器节点的自适应分布式优化定位设计,采用量化融合跟踪方法进行船舶远程监控数据挖掘和特征提取,构建反馈均衡滤波器进行数据采集后的抗干扰滤波处理,提高数据采集的干扰抑制能力,结合数据挖掘算法实现对船舶监控数据的动态采集。仿真结果表明,采用该方法进行船舶远程监控数据采集的准确性好,抗干扰能力较强,输出信噪比较高。     

基于人工智能的船舶识别关键技术研究与应用

内河航运受环境和航道等因素影响,现有船舶识别技术对船舶身份进行识别,存在识别不准确、无法识别等问题。为解决这一问题,项目课题组首次提出通过人工智能技术来实现船舶自动识别。本文提出的基于人工智能的船舶识别技术,在湖州的实验表明,应用了人工智能技术的船舶识别系统,整体识别精度达到95%以上,识别效果改善明显。本文将对人工智能技术在船舶智能识别系统中的应用进行论述,以期为行业应用提供技术支撑。     

基于无线局域网的船舶异常数据自动识别系统

船舶异常数据识别系统可以帮助管理人员了解当前船舶安全状态。为提高船舶异常数据识别结果,构建基于无线局域网的船舶异常数据识别系统。首先分析船舶异常数据识别的原理,提出当前船舶异常数据识别系统存在的局限性,然后通过无线局域网收集船舶异常数据,并对船舶异常数据识别进行相应的处理,最后构建船舶异常数据识别模型,并应用于船舶异常数据识别系统中。测试结果表明,本文系统的船舶异常数据识别正确率,误识率、漏识率均远远小于当前其他船舶异常数据识别系统,可以保证船舶的正常工作。