基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究

水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要研究的是声呐图像处理类型。本文充分利用基于小波变换的图像滤波技术、图像分割技术、特征提取技术等,改善了船用水下目标识别技术的工作效率和工作精度。     

自适应抵消技术船舶综合声呐系统

船舶声呐系统利用水下的声波传播原理,可以进行水下探测、船舶通信和定位等,尤其在现代海上军事舰船的作战任务中,能发挥重要的敌军潜艇、舰船检测功能。由于特殊的水下工作环境,舰船声呐系统在采集声波信号时往往含有大量的噪声信息,影响声呐系统的信号精度。本文研究的主要内容是船舶声呐系统的噪声控制,采用自适应抵消技术和自适应滤波器技术,设计新型的船舶综合声呐系统,并对该系统的工作原理和工作流程进行了详细介绍。     

基于DSP技术的船舶数据采集系统设计

设计多通道的船舶数据采集系统,提高船舶数据的实时采集和信息处理能力,提出基于DSP技术的船舶数据采集系统设计方案。数据采集系统采用声呐传感器进行船舶的声信息、振动数据以及混响数据采集,采用TMS320C50 DSP芯片作为船舶数据采集系统的核心处理芯片,数据采集系统包括传感器模块、滤波模块、信号检波模块以及PCI总线传输模块,在集成开发环境下进行船舶数据采集系统的硬件模块化设计。最后进行系统测试,本文设计的数据采集系统的增益放大倍数为12 d B,数据采集的时钟频率为33 MHz,总线传输速率可达到264 MB/s,性能指标表现优越。     

基于灰色理论的船舶通信系统信息融合技术研究

船舶通信系统包括卫星终端、雷达、AIS等,不仅起到船舶之间、船岸之间信息交换的功能,还具有重要的导航功能,是船舶的关键组成部分。船舶通信系统的数据采集方式多种多样,研究通信系统的数据采集、数据融合和处理具有重要意义。灰色理论是指利用少量数据和信息,对不确定系统进行开发和信息提取的理论,在工业系统、农业数据采集等方面有应用潜力。本文系统研究了灰色理论模型和灰色关联分析,对船舶通信系统的信息融合技术进行了深入研究。     

水下信息有效通信在船舶事故避障中的应用

现代船舶的发展方向是大型化和高速化,同时船舶的数量也在不断增加,单位海域面积内的船只数量不断增多。加上海上气候多变,船舶事故的数量不断上升。由于成本高、响应慢和体积大,传统的避障声呐系统已经无法满足现代船舶的需要。因此,急需一种成本低、精确度高、响应快和体积小的避障声呐系统来代替传统的避障声呐系统,以减少海上交通事故的发生。为此,本文将基于T型MEMS矢量水听器设计一种体积小、响应快和成本低的避障声呐系统。     

船载智能天线通信系统中干扰抑制技术

智能天线技术又叫自适应天线阵列技术,其核心在于阵列信号处理技术,最早应用于雷达和舰船声呐探测等领域,19世纪70年代逐渐被应用于军事通信领域。随着船舶领域的自动化和智能化发展,智能天线通信系统在船舶领域的应用越来越广泛。本文研究的主要对象是智能天线通信系统在船舶领域的应用问题,重点研究了智能天线系统的信号过滤和干扰抑制技术,分别从自适应抑制原理和干扰抑制系统的硬件进行介绍,本文的研究对改善船载智能天线通信系统的信号精度有重要的意义。     

一种多波束声呐在船舶水下安检系统中的应用

针对船舶水下安检技术发展现状,介绍了一种应用于船舶水下安检的多波束声呐系统的组成和原理,开展了一系列的湖上试验。通过对试验船只水下部分的声学扫描,得到了船底三维图像及船只吃水信息。试验结果表明,系统可应用于船底异物检查、船只吃水检测等船舶水下安检领域。     

一种多源信息融合的声呐综合目标识别方法

针对声呐在搜潜过程中目标识别正确率提升的问题,分析声呐目标特征及其获取手段,研究声呐目标特征提取、分析和识别方法,提出一种多信息源融合的声呐目标综合识别方法。综合运用声呐探测回波特征信息、频谱信息、音频信息、目标运动要素信息、雷达信息、AIS信息等信息进行联合识别,深层次挖掘目标特征信息,通过图谱特性、频域特征、听音识别、运动要素等多维识别,将孤立的、碎片的数据转化成信息优势,形成标准的声呐目标综合识别使用流程,从而提高目标识别正确率。     

云平台船舶状态实时监控系统

为了实现船舶的有效监管,本文结合云平台技术开发了一种船舶远程状态实时监控系统,详细介绍了该实时监控系统的基本框架、基于云计算平台的数据处理模块和数据采集模块设计。该船舶状态实时监控系统能够利用局域网和CAN总线等数据链路,快速获取船舶的实时状态参数,有助于提高船舶航行的安全性。     

基于云平台和分布式处理技术的船舶数据采集系统

船舶在工作过程中,许多数据以及相关参数需要采集,针对当前船舶数据采集系统可扩展性差,工作速度低,数据采集准确差的不足,设计了基于云平台和分布式处理技术的船舶数据采集系统。首先对当前船舶数据采集系统研究现状进行分析,指各种船舶数据采集系统的局限性,然后结合云平台和分布式处理技术的优点设计了船舶数据采集系统,最后通过具体仿真实验分析船舶数据采集系统的性能,结果表明,本文设计的船舶数据采集系统不仅可以同时对各种数据进行实时、在线采集,加快了船舶数据采集速度,降低了船舶数据采集误差,使得船舶数据更加完整、可靠,而且船舶数据采集系统的整体性能要明显优于参比的船舶数据采集系统。     

基于Web技术的数据仓库和数据挖掘

随着数据仓库和web技术的迅猛发展,人们对数据仓库和web技术的研究越来越广泛,数据仓库设计得是否合理,将直接关系到整个数据仓库的成败.本文分析web技术与数据仓库,并将web挖掘技术引入到数据仓库中.     

嵌入式数据的船舶航行数据采集系统

针对传统船舶航行数据采集系统自身存在的采集效率低的问题,提出设计基于嵌入式数据的船舶航行数据采集系统。利用基于嵌入式技术,创建嵌入式DSP控制模块为主定位航行数据采集硬件,对传统采集系统硬件基础进行更新;修正传统采集系统内部采集算法,将浮点DSP波形成束算法写入创建的采集硬件主控,使其与采集系统对接,并对传统算法逻辑错误进行更新修正。仿真实验测试证明,提出设计的基于嵌入式数据的船舶航行数据采集系统,在采集效率低问题上具有明显的修复改善作用,满足设计需要。     

面向船舶制造的MBD数据构建与数据管理

面向船舶的MBD建模技术是船舶制造业数字化设计与制造研究的热点与难点,是未来船舶制造业数字化发展的必然趋势。本文将MBD建模技术与船舶制造过程相结合,将MBD三维模型建模方法作为产品模型设计与制造中的唯一产品数据来源,构建面向船舶制造的MBD数据结构及数据管理方法,提高船舶设计建造效率。     

船舶航行数据记录仪信息采集系统研究

介绍基于CAN总线技术的船舶航行数据记录仪信息采集系统结构、功能及信息采集单元设计。     

基于大数据的船舶网络数据资源调度模型构建

船舶数据设备种类在不断增加,目前船舶数据调度方法在实际应用存在调度量低且精准度差的情况。因此对基于大数据的船舶网络数据资源调度模型进行构建,通过对模型特点分析后,进行大数据船舶网络数据资源调度模型构建,模型通过对大数据相似度进行计算后对数据中干扰进行过滤,对过滤后数据进行子任务量分配,从而对整体数据定义分类,最终实现分类后的大数据调度。通过仿真实验,对船舶网络大数据资源调度模型与传统船舶网络数据调度方法的数据调度总量以及数据调度精准度进行对比,证明模型构建的有效性。     

基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。     

基于船舶大数据平台的物联网数据挖掘研究

海上监测平台通过传感器网络获取大量的海洋环境数据和船舶航行数据,由于作业平台的网络不稳定,数据来源广、类型多,不便于管理,因此,设计合理的船舶数据平台管理系统有重要意义。本研究充分结合物联网技术和传感器融合技术,对船舶大数据平台的数据管理和数据挖掘进行了系统的研究,并设计了一种聚类数据挖掘算法和数据挖掘引擎。     

船舶移动网络大数据异常数据优化识别研究

异常数据对船舶移动网络通信产生干扰,而当前船舶移动网络的异常数据优化方法的效果差,无法满足船舶移动网络通信要求,为此设计了一种基于大数据分析技术的船舶移动网络异常数据优化识别方法。首先分析当前船舶移动网络异常数据优化研究方法,指出它们各自存在的缺陷,然后引入大数据分析技术对船舶移动网络异常数据进行优化和识别,最后进行船舶移动网络异常数据优化识别的实例分析,结果表明,本文方法可以描述船舶移动网络异常数据变化特点,提高船舶移动网络异常数据识别的正确率,而且船舶移动网络异常数据识别时间要短于其它方法,获得了令人满意的船舶移动网络异常数据识别结果。     

基于字节流数据包的舰船控制系统数据交互技术

本文结合舰船机电控制系统特点和测控技术领域PLC和Labview两者优点,基于字节流数据包的数据灵活性,设计PLC和Labview通信数据包模型,并遵循模块化程序设计原则完成通信接口程序设计,解决舰船机电系统集中控制器和人机接口数据交互的描述问题和通信接口程序通用性问题。最后,通过实例验证设计的数据包模型和通信接口程序能够实现数据快速可靠安全的交互。该技术可应用于舰船综合监控系统和类似系统的软件开发。     

大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析

舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。