基于MESH网络的舰船无线通信多信道分配方法

舰船通信受海上环境的影响,导致其噪声以及信号不稳定,传统的舰船无线通信多信道分配方法已经无法满足舰船通信要求,出现网络吞吐量差的问题。为此,设计一种基于MESH网络的舰船无线通信多信道分配方法。引入干扰模型对舰船无线通信多信道的当前状态进行评估,并优先考虑负载量较大的链路分配更多的带宽,判断信道负载以及节点优先级,设定舰船无线通信多信道分配标准,以此完成舰船无线通信多信道分配。经实验证明,此次设计的基于MESH网络的舰船无线通信多信道分配方法比传统方法网络吞吐量高,能够满足舰船无线通信多信道分配需求。     

多信道舰船应急通信网络吞吐量优化调度研究

多信道应急通信网络吞吐量较低会造成网络阻塞,导致应急网络调度时间过长。针对上述问题,提出一种多信道舰船应急通信网络吞吐量优化调度方法。分析多信道应急通信网络的分布特征,对多信道拓扑结构进行设计,通过对网络路由需求的确定,对数据进行分析,得出最佳的调度方案,计算海上观测平台通信网各通道的最大吞吐量,保证每条链路都保证一个最小的吞吐量,使得网络满足约束条件的最低要求,使得整个网络的总吞吐量达到最大。实验结果表明,多信道应急通信网络吞吐量优化方法能够更快速地实现信息优化,降低信息交互过程消耗的能量,对于海上安全行驶有重要意义。     

基于大数据分析的舰船通信网络访问权限控制方法

对用户访问舰船通信网络的权限进行控制能够有效保证船舶信息安全,但随着非法用户入侵手段的升级,传统舰船通信网络访问权限控制方法不能准确甄别用户是否有访问权限,准确率较低。针对上述问题,提出基于大数据分析的舰船通信网络访问权限控制方法。首先利用大数据分析技术对用户角色进行准确划分,然后根据角色划分赋予相对应的访问权限,实现舰船信息的安全访问。结果表明:与传统舰船通信网络访问权限控制方法相比,基于大数据分析的舰船通信网络访问权限控制方法能准确判断出用户的访问权限,访问权限控制的准确率提高了12%,极大减少了非法访问事件的发生概率。     

物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计

在物联网通信环境下,传统的船舶通信网络异常数据检测系统,受到IPv4接口协议的限制,导致采用IPv6高速物联交互协议的流量节点异常机制管控性降低,全局物联网络交互单元出现异常数据节点检测识别漏洞,给网络通信安全带来威胁。因此,提出物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计。通过架设基于IPv6协议的交互数据节点支持硬件,实现对底层数据流的硬核支持;在数据交互的链路层添加异常数据甄别检测单元,配合异常节点流量识别算法,实现在链路层上对物联网异常数据的识别拦截,从而完成系统的设计。为保证设计系统的有效性,通过仿真实验对设计系统的检测识别准确性进行对比,通过数据证明提出设计系统优于传统检测系统。     

基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能     

多信道舰船无线移动通信网络链路调度优化仿真

利用传统模型调度多信道舰船无线移动通信网络链路时,所需周期较长,导致调度效率较低。针对上述问题,提出一种基于最大吞吐量的多信道舰船无线移动通信网络链路调度优化模型。该模型构建主要分为4步:第一,设计多信道链路调度模型拓扑结构,筛选需要调度的链路;第二,对需要调度的链路优化问题进行描述;第三,进行约束条件下的链路调度优化计算;第四,利用遗传算法求取最优解。结果表明:利用本次设计模型进行无线移动通信网络链路调度后,调度周期较传统模型有所缩短,最后当数据信息量达到700时,二者调度周期相差了8.6 s。     

舰船通信网络中的移动脆弱节点定位与实现

舰船通信网络采用节点分布式组网设计,实现与外界的无线通信和远程卫星通信,对网络中的移动脆弱节点准确定位检测,实现对网络故障的及时诊断。本文提出一种基于网络传输信道量化跟踪融合的移动脆弱节点定位方法。首先构建舰船通信网络的节点分布模型,在舰船通信网络的多径传输信道中进行节点之间传输数据的信号分析;然后采用信道量化跟踪融合方法进行移动脆弱节点的异常特征提取,实现异常脆弱节点定位;最后进行实验测试,仿真结果表明,该方法对舰船通信网络中的移动脆弱节点定位检测的准确概率较高,时间开销较小,在通信网络故障诊断中具有实用性。     

舰船通信网络的信道均衡化技术

当出现多个终端节点涌入一条通信信道情况后,就极易发生信道不均衡问题,导致误码率较高和传输延迟,影响数据信息传输的准确性和实时性。为此,研究一种舰船通信网络的信道均衡化技术。该研究先是将舰船通信网络简化成拓扑结构,并进行舰船信道估计,建立舰船通信网络的信道均衡问题目标函数模型;后利用遗传算法对上述模型进行求解,得出信道均衡化最优方案。结果表明,与3种前人研究的均衡化方法相比,所研究方法应用下,误码率较低,数据延迟传输时间更短,证明了所研究方法的信道均衡化效果更好。     

基于K-means聚类的舰船通信网络异常数据检测

为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。     

船舶通信系统的异常数据检测

船舶通信系统的传输信道和输出链路层受到码间干扰和多径影响的情况下,容易出现异常数据,导致通信中断和故障,需要进行异常数据检测,提高系统稳定性。提出一种基于频谱特征提取和分数间隔均衡的船舶通信系统异常数据检测方法,基于分数间隔均衡方法构造通信系统的信道均衡模型,采用格型滤波器进行通信系统传输链路的码间干扰滤波,对滤波处理后的输出通信信号进行频谱特征提取,根据频谱特征差异性实现异常数据检测。仿真结果表明,采用该方法进行通信系统异常数据检测的准确概率较高,提高了船舶通信系统的抗干扰能力和信道均衡性,降低输出误码。     

基于IPv6的大型舰船通信网络卸载引擎设计与实现

现有舰船上采用的通信网络卸载引擎,在TCP协议上只支持传统IPv4网络协议。传统的IPv4网络协议自身的局限性,制约了大型舰船网络卸载引擎的数据扩展与吞吐能力。提出基于IPv6的大型舰船通信网络卸载引擎设计。创建IPv6运算处理模块,替代IPv4协议支持。独立对IPv6协议下交互数据进行预运算处理。增加TOE数据加速模块,对交互中的用户交互协议数据做快速运算优化处理。通过实验证明,基于IPv6的大型舰船通信网络卸载引擎设计,在大型舰船通信网络使用中,具有网络数据交互能力强、数据运算稳定、数据交互吞吐量明显优于IPv4协议,充分证明了设计的可应用性。     

舰船通信网络对抗过程中抗毁性估计模型仿真

为了提高舰船通信网络对抗过程中的生存能力,提出一种基于自适应信道调制的舰船通信网络对抗过程中抗毁性估计模型。构建舰船通信网络的数据传输信道模型,采用跨层分布路由协议进行舰船通信网络组网设计,采用信道均衡控制方法进行通信网络的自适应信道调制,提高网络的负载均衡性能。仿真结果表明,采用该方法进行舰船通信网络组网设计和信道均衡调制,能有效提高对抗过程中的抗毁性能,网络的寿命周期提高,信道的抗干扰能力增强,网络鲁棒性得到改善。     

基于最优化流控模型的船舶通信链路拥塞控制方法

传统船舶通信链路控制方法无法更好地对链路拥塞节点进行最优分配,导致通信链路层拥塞问题频出。结合最优化流控模型的特点,提出基于最优化流控模型的船舶通信链路拥塞控制方法研究。基于最优化流控模型,对拥塞链路层进行基于最优化流控模型的TPC对偶模型的建立,获得链路层拥塞节点参量;根据获得参量,引入优化后的链路拥塞疏导控制算法,对拥塞节点进行疏导控制计算,从而实现对链路层节点的最优化控制。通过实验方式对提出设计进行拥塞控制效果的对比测试,通过对比数据证明提出设计具有链路节点控制准确、稳定性好、适用性强的特点。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

网络异常直接关系着舰船通信的安全,为了准确对舰船通信网络异常数据进行检测和定位,设计了基于数据挖掘技术的舰船通信网络异常数据弱关联定位技术。首先对舰船通信网络异常数据的定位现状进行分析,指出当前定位技术的不足,然后引入数据挖掘技术对舰船通信网络异常数据变化特点进行刻画,实现舰船通信网络异常数据的弱关联定位,最后采用标准舰船通信网络异常数据集进行有效性测试。结果表明,本文技术可以获得高精度的舰船通信网络异常数据定位结果,而且舰船通信网络异常数据定位误差远远小于当前其他技术,具有十分显著的优越性,研究结果具有一定的理论和实际价值。     

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。     

舰船通信系统终端软件的漏洞智能检测方法

传统舰船通信系统终端软件漏洞检测方法在实际应用过程中存在多样性漏洞特征检测自适应性差,导致全局漏洞检测精准度降低的问题。因此,结合当下通信系统的信息即时性与交互实时性特点,提出舰船通信系统终端软件的漏洞智能检测方法研究。根据船舶通信系统终端软件即时交互协议特点,对其协议进行即时协议漏洞分析;根据分析结果对其进行漏洞数据进行多属性特征模糊定位;通过粒子群算法对多属性类别漏洞进行精准定位,并在此计算过程中优化漏洞检测阈值的适应范围。通过实验数据对比结果表明:提出的漏洞检测方法,能够适应多种类型的漏洞识别,且识别精准度较传统方法提升46.18%。     

大数据分析下舰船网络异常节点快速定位优化方法

为了提升舰船网络通信质量,实现信息参量的无误传输,提出一种基于大数据分析的舰船网络异常节点快速定位优化方法。以异常节点群落作为舰船行进信息的初始分类标准,分别计算单向传输信号差与双向传输信号差,完成最基本的舰船网络异常节点定位。借助大数据分析理论,对节点传输间距与数据定量差进行优化处理,实现新型舰船网络异常节点快速定位优化方法的顺利应用。实验结果表明,与优化前的节点定位算法相比,优化后方法的数据源码传输率极值可达87.3%,满足舰船网络通信环境的实际应用需求。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

在舰船通信网络异常数据的弱关联定位中,由于使用传统弱关联定位技术的定位误差较大,因此提出一种舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术,利用Netflow系统对舰船通信网络异常数据进行提取,通过相空间重构技术处理异常数据提取结果,并利用极限学习机进行数据挖掘,建立舰船通信网络异常数据弱关联定位模型,从而实现异常数据的弱关联定位,通过对比实验可知,该技术的最大定位误差比基于支持向量机的异常数据弱关联定位技术低21.1%;比基于特征遗传算法的异常数据弱关联定位技术低16.4%,证明了该技术更适用于舰船通信网络异常数据的弱关联定位。     

多源信息融合的舰船通信网络可靠性分析

随着通信网络技术不断优化,船舶通信网络得到快速的发展,链路容量越来越高,通信网络可靠性研究逐渐成为人们关注的热点问题。当前,多使用舰船通信网络可靠性分析方法完成此部分研究过程,但此方法的数据分析能力较差,造成数据融合度不高的问题。因此,设计基于多源信息融合的舰船通信网络可靠性分析方法。根据多源信息融合层级使用Bayes估计法完成数据处理部分,实现通信网络数据融合分析。根据以上分析结果,使用完全状态枚举法,构建通信网络可靠性分析算法。将以上设计部分融入目前使用方法中,基于多源信息融合的舰船通信网络可靠性分析方法设计完成。根据实验结果可知,此方法的数据融合能力更为优秀,可靠性分析能力优于当前使用方法,可使用此方法弥补当前使用方法的不足,提升通信网络可靠性分析能力。     

基于视觉传播的远程船舶通信交互系统

设计基于视觉传播的远程船舶通信交互系统。首先视频数据,通过无线信道完成交互通信,利用不同类型的通信协议处理视频数据传输时各种干扰等,然后对进行数据编码,通过数据输出模块传输到交互终端,通过基于自适应视频帧率控制算法调控视频流的输出速率,避免通信交互时发生拥塞问题。系统测试结果表明,系统视觉传播过程中,上行链路与下行链路传输速率高,可满足船舶视觉传播通信质量需求。