网络入侵探测节点倒追定位系统设计

无线传感网络在各类海上船舶信号采集及传输中应用非常广泛,其具有组网灵活、数据传输性能良好、实时性高等特点。网络安全一直是无线传感网络研究的重点,现在海上船舶一般通过身份认证或加密技术保障网络的安全,但还是不可避免受到外界恶意攻击,需要对恶意入侵快速定位。本文重点研究网络入侵探测节点倒追定位对入侵行为的跟踪检测,设计一种自适应的无线传感网络入侵行为检测算法,能实时检测网络异常行为,最后进行仿真。     

深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别研究

非法入侵严重影响船舶通信网络安全运行,船舶通信网络非法入侵行为具有很强的变异行为,导致当前船舶通信网络非法入侵行为的识别效果差。为了对各种船舶通信网络非法入侵行为进行准确性识别,提出深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别技术。该技术将船舶通信网络非法入侵行为识别看作是一个模式分类问题,将非法入侵行为划分多种类型,然后提取各种船舶通信网络非法入侵行为的变化特征,采用深度学习算法对变化特征和船舶通信网络非法入侵行为类型之间的联系进行分析,以区别各种船舶通信网络非法入侵行为,最后选择有代表性的船舶通信网络非法入侵行为进行了性能测试。结果表明,深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别率高于95%,非法入侵行为识别时间控制在2 s以内,可以满足现代船舶通信网络通信安全的需要。     

支持向量机算法在船舶网络入侵检测中的应用

入侵行为严重威胁船舶网络安全,对其入侵检测进行研究具有重要的意义,针对当前船舶网络入侵检测存在精度低、错误率高等不足,设计了一种支持向量机算法的船舶网络入侵检测模型。首先分析船舶网络入侵原理,并且提取船舶网络入侵检测特征,然后采用支持向量机算法根据入侵检测特征建立船舶网络入侵检测分类器,并引入和声搜索算法对船舶网络入侵检测分类器的参数进行优化,最后以某一个船舶网络入侵检测数据为例进行了验证性测试。支持向量机算法克服了当前船舶网络入侵检测模型的局限性,入侵检测精度超过90%,减少了入侵检测错误,检测效果要优于当前其他船舶网络入侵检测模型,是一种有效的船舶网络入侵检测模型。     

免疫理论的船舶网络入侵检测方法

为了提高船舶网络系统的安全性,针对当前船舶网络入侵检测方法误检率高的缺陷,设计了免疫理论的船舶网络入侵检测方法。首先对船舶网络入侵检测的原理进行分析,提取船舶网络入侵检测的原始数据,然后根据免疫理论对船舶网络入侵检测数据进行处理,提取船舶网络入侵检测特征,然后机器学习算法对船舶网络入侵检测行为进行建模,最后编程实现了船舶网络入侵检测算法,并与其他船舶网络入侵检测方法进行对比实验。结果表明,免疫理论可以提取更加有效的船舶网络入侵检测特征,提升了船舶网络入侵检测效率,而且船舶网络入侵检测正确率更高,减少了船舶网络入侵的误检率,是一种可行、有效的船舶网络入侵检测方法。     

船舶无线传感网络节点数据的采集方法研究

通过对船舶无线传感网络节点数据,进行船舶无线传感组网设计,提高对船舶运行状态的分析和监测能力,提出一种基于量化融合跟踪和多线程总线调度的船舶无线传感网络节点数据的采集方法。进行船舶无线传感网络的路由拓扑结构设计,进行网络节点的最优分布路由控制和定位。在传感器节点优化定位算法设计的基础上,进行数据采集系统的硬件设计,采用32位数据总线进行船舶无线传感数据的高速捕获和总线传输,在FIFO RAM缓冲区采用连续脉冲冲激方法进行数据激发,将采集的数据存储在SCSI数据硬盘和局部总线中,实现数据实时调度和分析。测试结果表明,该采集方法能有效实现船舶无线传感网络节点数据的多线程多通道采集,数据检测和输出的准确性和实时性较好。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

船舶传感器网络中节点定位算法设计

节点定位对于船舶传感器网络具有十分重要的意义,没有节点位置的信息是无用的,经典的船舶传感器网络节点定位算法—DV-hop算法存在定位误差大、速度慢等问题。为了提高船舶传感器网络节点定位结果,设计了改进DV-hop算法的船舶传感器网络节点定位算法。首先对当前船舶传感器网络节点定位算法的研究现状进行分析,找到引起DV-hop算法定位误差大、速度慢的原因,然后采用传感器网络发射信号强度得到节点之间的距离,在此基础上采用DV-hop算法进行船舶传感器网络节点定位,最后进行船舶传感器网络节点定位实验,实验结果表明,本文算法克服了当前船舶传感器网络节点定位误差大的缺陷,其船舶传感器网络节点定位精度不仅明显高于DV-hop算法,而且船舶传感器网络节点所耗费的时间更少,获得了整体效果更佳的船舶传感器网络节点结果。     

船舶监控网络入侵检测系统设计

为了提高船舶监控网络的安全性,进行网络入侵的准确检测,提出一种基于数据流的船舶监控网络入侵检测系统设计方法,采用数据流异常特征检测方法进行网络入侵检测算法设计,采用自适应波束形成方法进行船舶监控网络传输数据流的聚焦处理,提取船舶监控网络传输数据流的多源波束特征量,实现异常监控识别,对提取的异常监控信息进行分类处理,实现入侵检测。在嵌入式ARM环境中进行入侵检测系统软件设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶监控网络入侵检测的准确性较高,网络安全性较好。     

利用Mehra自适应卡尔滤波进行船舶目标跟踪

基于无线传感网络的目标跟踪技术在航海中应用越来越多,卡尔曼滤波是目标跟踪系统中求解非线性最优解的主流技术。卡尔曼滤波算法通过传感网络中的定位值进行"预测-修正-调整"的自适应反馈调整,能动态的调整跟踪精度。随着无线传感器的采集数据的增加及部署密度的增强,传统的最小二乘法算法已经不能适应船舶目标跟踪。本文分析基于无线传感网络目标跟踪模型,在此基础上设计基于Mehra卡尔曼滤波的移动目标跟踪算法。     

船舶无线传感网络的能耗均衡路由算法设计

为了提高船舶无线传感网络的连通性能,针对传统量化传导协议容易导致路由冲突的问题,提出一种基于能耗均衡的路由算法。构建船舶无线传感网络的节点分布拓扑结构,根据传感网络各个节点的能量开销构建路由连通性代价约束参量模型,采用拥塞控制方法进行船舶无线传感网络路由的防冲突设计,以能耗均衡为控制目标函数,实现船舶无线传感网络的能耗均衡拓扑控制,实现路由优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行船舶无线传感网络的路由算法设计,能有效降低各个节点的能量开销,提高网络的寿命和连通性。     

高斯混合模型的船舶传感器网络在线定位算法研究

随着无线传感网技术在舰船中的大量使用,其定位功能也正在被充分挖掘。不同于传统的卫星定位技术,无限传感器网络的设备成本非常低廉,且组网迅速,具体功能通过软件编写可以轻松实现。本文在研究船舶定位需求的基础上,提出一种高精度的基于高斯混合模型的无线传感网在线定位模型,建立RSSI三点式定位模型。并在实验室模拟出船舶在海洋中的航行环境,采用Online-LEGMM仿真系统对此算法的定位性能进行验证,实验结果取得预期效果,该算法能够对船舶节点准确定位。     

WSN与CAN总线的混合型船舶机舱监测网络设计与实现

随着航运事业以及电子科学技术的发展,对测控技术的要求日益严格,电子科技在船舶监控中扮演的角色日益重要。特别是智能电子传感器越来越频繁应用于船舶机舱监控系统。本文将结合无线传感网络(WSN)和CAN总线技术,研究一种混合型船舶机舱监测网络,实现对船舶机舱各种设备运行状态的监测和数据分析,旨在实现船舶更加高效化的操作。     

面向海洋监测的船舶无线传感网络节点部署方法优化

传统无线传感网络部署方法在海洋监测领域应用中,由于无线传感器数量、信号覆盖范围以及节点相关参数无法相互匹配,导致无线传感网络节点间的衔接异常,无法有效覆盖传输范围。针对上述问题本文提出面向海洋监测的船舶无线传感网络节点部署方法优化,首先通过传感分布算法,对传感网络分布位置进行模型建立分析,得到准确的无线传感器建立的位置参数;接着引入安全节点算法对分布的网络传感器信号进行交互安全计算,保证信号的稳定;最后,通过引入QDP粒子算法,对传感网络节点目标信号进行优化,最大化提升部署节点的有效利用率;并通过仿真实验证明提出方法的有效性与可行性。     

无线网络的舰船航行环境信息实时采集

舰船航行环境非常复杂,对舰船航行环境信息实时采集对提升舰船航行安全性具有重要意义,同时也为实现舰船的无人驾驶提供重要基础。本文提出一种基于ZigBee无线传感网络的舰船航行环境信息采集系统,阐述ZigBee无线传感网络3种拓扑结构的原理,并分析ZigBee无线传感网络协议体系,构建舰船航行环境信息实时采集系统的整体架构,重点设计无线网络传感器节点,阐述系统的软件模块的功能,并使用系统对海水盐度及浪高进行测试,证明系统可以有效使用Zig Bee无线传感网络对船舶航行环境信息进行测量,系统具有较高的稳定性和准确性。     

物联网环境下多船舶智能体决策信息支持技术

随着物联网的快速发展,传感器网络被广泛应用于船舶智能系统中,逐渐成为船舶信息化建设的重要基础。传感器网络能够为多船舶智能体系统提供大量船舶运行的实时感知数据,为智能决策提供决策依据和信息支持。本文对物联网技术和基于物联网的多船舶智能体决策系统进行了深入研究,在此基础上,提出了多船舶智能体决策算法。     

舰队传感器的物联网互联技术研究

传感器网络作为一种低成本高效能的数据采集与监控网络,已经被应用于多种应用场景,并发挥着越来越重要的作用。而采用传感器网络对船舶状态进行监测,对船员状况进行检查等,已成为当代船舶的基础功能之一。随着越来越多的舰载设备被纳入到这个传感器网络中,通过不同船舶间网络的交互,舰队物联网逐渐形成。为进一步提高舰队物联网的使用效能,本文对物联网的互联技术进行研究,提出一种将IPv6个域网与船舶传感器网络相融合的舰队物联网方案,通过仿真结果可看出,本文提出的方案具有较好的使用效果,能够在当前的船舶和舰队中获得使用。     

船舶无线传感器网络中物联网技术的应用

无线传感器网络是一种自组织式的传感器网络,传感器节点之间通过无线通信技术进行数据传输,可以显著提高信息采集、分析和处理的效率,在多种工业领域具有广泛的应用。物联网技术是将互联网技术和计算机技术相结合的一种新兴技术,具有重要的实际应用价值。本文的研究对象是海上综合信息管理平台,该平台主要负责海域内船舶、海洋环境、气象环境等信息的采集,同时对该海域内船舶进行导航。本文研发了一种基于无线传感器网络的海上综合信息管理平台,并详细介绍了该平台中的传感器节点设计过程。     

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。