曲线进化的多波段舰船图像目标精准识别系统

传统的多波段舰船图像目标精准识别系统存在着识别性能差的缺陷,为此提出基于曲线进化的多波段舰船图像目标精准识别系统设计研究。多波段舰船图像目标精准识别系统硬件设计主要包括传感器、采集卡、微处理器、适配器与通信单元,软件设计主要包括多波段舰船图像预处理模块、多波段舰船图像目标检测模块与多波段舰船图像目标识别模块,通过硬件与软件的设计实现了多波段舰船图像目标精准识别系统的运行。通过实验得到,设计的多波段舰船图像目标精准识别系统识别率比传统系统高出20.6%,说明设计的多波段舰船图像目标精准识别系统具备更高的识别性能。     

遗传模拟退火算法舰船资源装配效率优化系统

为了解决舰船资源装配工作中,由于装配顺序不确定导致的资源装配效率低的问题,从硬件和软件2个方面,利用遗传模拟退火算法设计舰船资源装配效率优化系统。在硬件方面安装ESC500型号的控制器,并改装系统中的微处理器。在硬件设备支持的基础上,分别通过准备舰船装配资源信息、遗传模拟退火算法优化船舶装配序列和装配效率计算与优化3个步骤,实现对舰船资源装配效率的优化。经过系统测试实验分析得出结论,应用设计的装配效率优化系统后,舰船资源的装配效率得到了有效的提升,且可以实现多舰船装配效率的同步优化。     

关联反馈和多特征的舰船图像检索系统

传统舰船图像检索系统受到检索特征图块精度与反馈精度的影响,在检索准确性方面存在较大误差,导致系统整体检索任务完成率降低。通过对检索过程的数据分析,提出关联反馈和多特征的舰船图像检索系统。系统采用JFGS图云信息关联硬件+关联反馈算法+多特征图块特征检索算法的立体式设计方案。通过硬件设计完成对算法所需数据变量信息的创建与获取;通过算法设计实现软件层面的图像信息反馈阈值优化与图块特征检索精度提升,从而提出系统对图像检索的准确度。通过对比实验对设计系统检索结果进行验证,根据数据得出有效性结论。     

舰船通信网络的数据备份系统设计

针对传统数据备份方法效果不佳、耗时过多的问题,提出舰船通信网络的数据备份系统设计方法,分析研究数据备份的技术,设计了舰船通信网络的数据备份系统。深入研究了网络备份的概念、网络存储技术及备份策略,有针对性对数据备份系统硬件结构配置进行改善。为保障硬件设备运行效果,进一步对数据备份系统软件处理方法及去噪步骤进行优化,实现对舰船通信网络数据的有效备份。最后通过实验证实,本文研究的舰船通信网络的数据备份系统可以更加快速完整进行网络数据备份,保证船舶通信数据存储安全。     

基于互联网技术的舰船智能导航系统

传统舰船导航系统在北斗、GPS等多重卫星定位数据融合计算上,存在硬件采集信号与软件数据融合误差较大,目标定位准确度较低的问题,设计基于互联网技术的舰船智能导航系统。首先在硬件上创建定位融合信息采集框架,实现多类型定位数据信号的高精度、连续、同步采集;然后在软件设计部分采用互联网技术对信号处理算法进行优化,具体分为多类型导航数据信号的大数据特征提取、多类型导航信号的联邦科尔曼融合滤波、多类型定位数据的实时修正三部分,通过硬件与软件部分的重构,实现提升系统定位准确度的效果。通过与现有导航系统的10组定位目标的实际定位精度测试表明,设计系统具有定位误差小、速度快、稳定性好、抗干扰性强的特点。     

时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型

现有时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型由于技术的不成熟,存在跟踪效果差的问题。为了解决上述问题,提出时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型研究。以雷达获取的海面图像为前提,采用可变部件模型检测舰船多目标,利用光流法生成舰船多目标轨迹片段,将得到的舰船多目标轨迹片段映射到成本流量网络中,形成网络流图,得到最小网络流的舰船多目标方程,通过最短路径算法求解最小网络流网络,实现了时变海面舰船多目标的优化跟踪。通过仿真对比实验结果表明,与现有的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型相比较,构建的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型极大的提升了跟踪效果,充分说明构建的时变海面舰船多目标优化跟踪数学模型具备更好的性能。     

受冲击舰船通信网络交汇信号节点滤波系统设计

传统的通信网络交汇信号节点滤波系统存在实时性较差的缺陷,为此提出受冲击舰船通信网络交汇信号节点滤波系统设计。通信网络交汇信号节点滤波系统硬件设计包括芯片选择、FPGA器件选择与滤波电路设计,软件设计包括FPGA程序设计、通信网络设计与信号节点滤波设计,通过硬件与软件的设计实现了通信网络交汇信号节点滤波系统的运行。通过实验得到,设计的通信网络交汇信号节点滤波系统信号处理时间比传统系统快了30 s,说明设计的通信网络交汇信号节点滤波系统具备极高的实时性与有效性。     

激光传感器的舰船通信系统

为了提高舰船通信传输的稳定性,降低通信误码和失真,进行通信系统优化设计,提出基于激光传感器量化融合跟踪和信道均衡控制的舰船通信系统。构建舰船通信系统的信道模型,采用激光传感器量化融合跟踪方法进行通信信道均衡设计,结合波特间隔均衡和最小均方误差准则进行舰船通信系统均衡器设计,在通信系统的接收端设计调制解调模块进行通信信号调制和滤波处理,完成通信系统的优化设计。系统测试结果表明,设计的舰船通信系统能提高舰船通信信道的均衡性,输出误码率较低。     

大数据环境下舰船环形通信网络信息云挖掘方法

针对舰船环形通信网络受到噪声干扰,信息挖掘结果置信度较低的问题,在大数据环境下提出了一种新的舰船环形通信网络信息云挖掘方法。确定数据集,通过协同处理完成数据清洗,基于大数据环境选取数据集,预处理舰船环形通信网络信息,离散分析并确定数据离散特征,通过自动跟踪方法直接将挖掘结果显示在用户界面,实现舰船环形通信系统数据的云挖掘。实验结果表明,大数据环境下舰船环形通信网络信息云挖掘方法能够很好地分析通信网络数据特征,实现分类挖掘,降低误码率,提高整体性能。     

舰船网络保密通信的椭圆曲线优化编码技术

在舰船网络保密通信中,通过对传输数据信息进行优化编码,提高数据加密性能。传统的舰船网络保密通信的编码技术采用随机码幅度调制的信息编码算法,在舰船网络通信密钥扩展过程中,随着信噪比的降低,窃听者可破解全部密钥,加密性能不好。提出一种基于椭圆曲线加密的舰船网络保密通信优化编码算法。设计安全网络编码方案,采用椭圆曲线加密技术实现对通信数据的算术编码与加密,通过多个字符序列进行算术编码,产生加密所需的一个参数密钥,使用改进型Logistic映射得到舰船网络保密通信的信息编码的散列值,分别恢复出信源的编码矢量,得到舰船网络保密通信椭圆曲线加密密钥排列图,实现优化编码通信。仿真结果表明,采用该算法进行舰船网络保密通信数据编码,具有较好的数据加密传输性能,对网络攻击具有较好的抵御效果,适用于舰船保密通信系统设计中。     

机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计

针对传统舰船路径跟踪误差估计方法存在误差估计性能较差的问题,设计一种机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法,对舰船路径跟踪时的运动方向进行简化。根据其扰动状态对舰船路径跟踪实施扰动分析,获取舰船路径跟踪时的旋转角度与角速度。设舰船在初始跟踪位置开始跟踪目标船,通过轨迹跟踪获取目标船的参考运动轨迹,利用饱和输入约束获取舰船路径跟踪目标轨迹的控制参数,并将其作为目标船参考运动轨迹的决定优化变量,获取参考运动轨迹,利用机器学习算法对舰船路径跟踪误差进行估计。为了证明机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法的误差估计性能较好,将传统方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的误差估计性能优于传统方法。     

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%。     

舰船电子通信网络入侵检测系统

针对传统入侵检测系统的准确率无法满足检测性能要求,提出了舰船电子通信网络入侵检测系统设计。通过设计舰船电子通信网络入侵数据解析模块和检测模块,完成了系统的硬件设计,在选择舰船电子通信网络入侵特征参数的基础上,利用深度解析协议设计了舰船电子通信网络入侵检测算法,完成了软件设计,实现了舰船电子通信网络的入侵检测。测试结果表明,文中入侵检测系统无论在假冒入侵攻击下还是编造入侵攻击下,都具有更高的检测准确率。     

舰船航行状态信息集中监测系统的研究与设计方法

舰船航行状态信息复杂度逐渐提升,为舰船航行状态信息监测带来了极大难度,现有系统已经无法满足舰船稳定航行的需求,故提出舰船航行状态信息集中监测系统的研究与设计方法。设计舰船航行状态信息集中监测系统硬件单元包括ADMA型惯导单元、FPGA选型单元与CAN通信单元,软件模块为CAN通信模块、惯导数据解算模块与航行状态信息存储模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了舰船航行状态信息集中监测系统的运行。实验结果显示:与现有系统相比较,设计系统响应时间更短,角度平均误差较小,充分证实了设计系统信息监测效果更好。     

舰船通信网络入侵风险等级分类系统设计

针对原有入侵风险等级分类系统对入侵信息等级划分具有误差性的问题,设计舰船通信网络入侵风险等级分类系统。此次系统设计的硬件部分沿用原有系统的硬件部分,仅增加网络信号处理设备,提升通信网络对入侵信息的处理能力。采用上述硬件结合网络数据分类结果与K均值算法,获取网络中的异常信号信息。应用风险严重等级的置信度函数计算信息的风险等级,按照风险等级分类结果完成对信息的分类工作。至此,舰船通信网络入侵风险等级分类系统设计完成。构建系统性能测试环节,与原有系统相比,此系统的信息风险等级结果与样本设定一致。综上所述,此系统的风险等级分类效果较好,与原有系统相比更具优越性。     

基于神经网络的舰船通信网络信道均衡控制研究

舰船通信系统的信号噪声源包括外界干扰噪声、码间干扰噪声和设备白噪声等,这些噪声信号会降低船舶通信系统的精度,因此,采用恰当的策略进行舰船通信系统的信号处理是一项热点研究。本文介绍舰船通信网络的信道均衡化原理,基于模糊神经网络算法设计了通信网络的均衡化控制器,并进行了通信网络的信道均衡化特性仿真试验,取得良好的效果。     

基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析

常规通信网络信息资源提取方法应用于舰船通信网络信息资源提取中,存在信息资源提取误差较大的不足,为此提出基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析。依托大数据标记函数,搭建舰船通信网络信息标记规则,对目标函数建立索引;依托高性能检索机制,实现舰船通信网络信息资源提取,完成基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析。试验数据表明,提出的通信网络信息资源提取方法较常规信息资源提取方法,信息资源提取误差降低38.64%,适合舰船通信网络信息资源的提取。     

CAN总线导航系统的舰船通信方法研究

舰船导航系统需要与多种系统通信,信息较多,传统的舰船通信方法在通讯过程中,常出现信息发送失败现象。为解决这一问题,设计一种CAN总线导航系统的舰船通信方法。首先计算一次信息发送成功的周期,然后计算舰船通信信道利用率,最后通过信息初始化、信息监控、信息接收和信息转发4个方面制定了舰船通信协议,提高舰船通信的可靠性,以此完成了舰船通信方法的设计。实验对比结果表明,此次设计的CAN总线导航系统的舰船通信方法比传统方法信息发送失败的数量少,说明此次设计方法能够减少信息发送失败现象,提高舰船通信的可靠性。     

基于物联网的舰船智能控制系统设计

针对传统的控制方法在舰船控制方面一直存在控制误差大的问题,提出并设计基于物联网的舰船智能控制系统,该系统硬件部分主要由下位机硬件、复位电路、外围接口、远程信息传输模块、信号收发控制、电源模块组成;软件部分主要通过模糊推理确定最大隶属度,并采用PID控制算法求得控制量,基于物联网技术实现对各个模块的有效连接,实现舰船智能控制,并以舰船位置、速度及角度控制误差为对比指标,进行实验对比分析,结果表明,采用改进控制系统时,其在舰船位置、速度及角度控制方面误差均较小,具有一定的优势。     

强干扰下舰船通信网络信号传输质量检测方法

为解决舰船通信网络信号质量检测区间受限的问题,提出强干扰下的新型舰船通信网络信号传输质量检测方法。通过信号波形特征提取、干扰算子定义2个步骤,完成强干扰下舰船通信网络的信号识别。在此基础上,通过传输信号质量的抖动幅值定义、传输时间间隔误差计算、检测相位算子求解3个步骤,完成新型信号传输质量检测方法的搭建。对比实验结果表明,与传统检测方法相比,应用强干扰下舰船通信网络信号传输质量检测方法后,待检测信号质量算子的最大值超过9.50 Mb,最小值低于2.00 Mb,整个检测区间长度得到明显扩充。