云计算环境下船舶网络节点流量精准获取方法研究

传统的船舶网络节点流量精准获取方法对节点定位的准确率低,定位过程花费的时间过长。为解决上述问题,在云计算环境下研究了一种新的船舶网络节点流量精准获取方法,利用改进的Apriori算法和并联算法搭建船舶云计算环境,在搭建的云计算环境中确定节点性能指标,根据节点性能分析精确转移率。为验证研究的获取方法效果,与传统获取方法进行实验对比,结果表明,新的获取方法能够更加精准地定位出节点位置,并在此基础上降低定位过程花费的时间。     

基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法

普通船舶通信特征提取方法,不能根据入侵数据所处位置,快速完成数据特征的提取。为有效解决上述问题,设计基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法。通过船舶通信入侵问题描述、特征数据的信号处理,完成云计算环境下,船舶通信入侵特征数据的确定。通过入侵特征架构的搭建、多序列船舶数据入侵特征提取,完成基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型特征提取方法,与传统方法相比,可更加准确的确定入侵数据所处位置,并适当缩短完成数据特征提取所需时间。     

云计算下船舶多重故障检测方法研究

传统船舶故障检测方法,每次检测时间过长,且不能同时完成多重故障检测。为解决此问题,引入云计算思想,设计基于云计算的船舶多重故障检测方法。通过DNS协议的确定、Web云服务器的启动,完成船舶故障检测云环境的搭建。通过检测方法框架的确定、船舶故障类型确定、故障属性计算3个步骤,完成基于云计算船舶多重故障检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,节约50%以上的检测时间,且可同时进行多重故障检测。     

云存储环境下的船舶航行数据访问控制方法

普通船舶数据访问控制方法,存在访问安全性较低、相邻控制节点数据传输时间较长等弊端。为解决上述问题,设计基于云存储环境的船舶航行数据访问控制方法。通过特征分析、布局方法的确定,完成航行云存储环境的搭建。通过船舶数据代理重加密、数据的聚合和访问控制、访问控制安全性分析,完成基于云存储环境船舶航行数据访问控制方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与普通方法相比,适当提高访问安全性,并缩短相邻控制节点的数据传输时间。     

舰船通信网络中的故障节点定位研究

针对船舶通信网络故障节点定位受到高重频干扰的影响,以提高船舶通信网络故障节点的定位精度为目的,提出舰船通信网络中的故障节点定位研究。利用船舶通信网络可疑故障节点的特征,修改节点负荷功率的等效量测,通过可疑故障节点排序流程,完成可疑故障节点的排序;采用粒子群描述故障节点的初始速度和位置参数,消除了故障节点定位的干扰,实现了船舶通信网络故障节点的定位。结果表明,与基于云计算的定位方法相比,提出的定位方法具有较高的定位精度和实用价值。     

云计算下船舶网络入侵高精度检测方法研究

普通船舶网络入侵检测方法,存在入侵数据分类不准确、检测结果精度过低等弊端。为解决此问题,搭建基于船舶云计算环境的新型网络入侵高精度检测方法。通过安全云框架的搭建、船舶云密钥的管理2个步骤,完成船舶云计算环境的搭建。通过高精度检测规则构成分析、入侵数据的优化分组、方法可行性分析3个步骤,完成基于船舶云计算环境新型网络入侵高精度检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,有效降低入侵数据分类不准确、检测结果精度过低等现象的发生几率。     

基于Greenshield模型的船舶网络异常节点定位系统

为直接确定不良信息所处位置,提升船舶航行质量,设计基于Greenshield模型的船舶网络异常节点定位系统。按照ZigBee网络传感器的调配需求,分级连接节点传输电路与微型定位芯片,实现定位系统的硬件运行环境搭建。再通过定义网络节点角色的方式,规划定位密钥的管理流程,实现定位系统的软件运行环境搭建,结合相关硬件设备结构,完成基于Greenshield模型的船舶网络异常节点定位系统设计。对比实验结果显示,与常规Linux数据定位系统相比,应用网络异常节点定位系统后,TPR指标的定位精度大幅增加,不良信息可以也得到定向整治,从根本上保障了船舶的航行质量水平。     

云计算环境下船舶监控网络异常数据检测方法

在船舶监控网络高度应用的今天,监控网络异常数据检测受到了学术界以及船舶制造业的高度关注。就目前的船舶监控网络异常数据检测方法而言,其计算能力较低,导致异常数据误报率较高。针对此问题,设计云计算环境下船舶监控网络异常数据检测方法。使用相似度函数对监控节点数据展开相似性检测,初步确定数据异常节点位置。根据节点位置,对监控网络数据进行时间序列检测,确定异常数据输出时间。对上述两部分进行融合处理,完成异常数据检测方法的设计过程。经对比实验验证可知,此方法在应用中具有误报率低,计算效率较高的优点,可将其应用到后续的船舶监控网络数据处理过程中。     

船舶通信网络异常数据定位技术

普通船舶异常数据定位算法,存在数据位置定位不够准确、定位时间较长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法。通过船舶异常信号的稀疏化处理、通信网络的恢复与重构,完成通信网络异常分析。通过船舶数据关键字查询、GNP网络定位格局的搭建、定位最短路径选择,完成基于通信网络异常分析船舶数据定位算法的搭建。设计对比实验结果表明,新型算法与传统算法相比,可以快速、准确的定位数据所处位置。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。