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“全舰计算环境”(TSCE)代表了舰船信息系统集成技术的先进水平,带来舰船系统设计和集成方式的变化.提出一种全舰计算环境体系结构和系统集成框架.全舰计算环境由基础设施和各种领域应用组成.其系统集成框架可以自顶向下分为3个层次,即功能集成、数据集成和物理集成.其中:功能集成包括构件、服务和任务3个层次;数据集成区分实时与非实时应用,包括基于数据分发服务(DDS)的实时数据总线和企业服务总线(ESB);物理集成除网络基础设施外,还包括显示层、核心层和适配层,分别对应人机接口设备、数据处理设备和适配处理设备.全舰计算环境的工程实施将带来工程管理与系统研制模式的变革. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
传统舰船行驶安全监测系统主要由舰船各部分监测感应单元构成,通过对检测信号的收集来完成对舰船行驶环境安全的监测。此种方法存在多设备间通信协议不统一,需要中转设备转换计算,且信号再回传解析过程中存在延迟的问题。因此,提出物联网环境下舰船行驶环境安全监测系统设计。首先,对传统多个监测点进行精简,保留关键监测点,创建基于物联网技术的行驶安全监测平台。接着,通过引入航线偏差安全监测算法与综合信号安全监测算法,完成系统软件设计。通过数据场景模拟实验测试所设计系统的监测效果,实验结果表明该系统对舰船行驶环境安全的监测结果较为准确,且监测稳定性较好,证明设计系统在舰船行驶安全监测方面优于传统安全监测系统。 相似文献
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基于BIBA模型,对TCG规范中信任链传递过程中的完整性进行了分析,指出信任链传递写入过程中存在的完整性问题,提出了一种改进的信任链传递模型,实现了系统上电到系统装载过程可信校验和访问控制的方法,有效阻止了恶意代码植入和运行. 相似文献
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为了解决舰船混合云应用场景下攻击者利用重复数据删除作为隐通道获取用户隐私信息的问题,提出一种基于差分隐私的舰船云数据多副本安全共享方法,将差分隐私的随机性与轻量级数据加密进行结合,在减少对计算资源占用的同时实现用户隐私信息在混合云上安全共享。本文所提出的方法能够有效抵御侧信道攻击,保证在私有云上和公有云上仅有一个数据副本,用户文件的关键信息均存放在可信的私有云上。 相似文献
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针对传统舰船室内设计方法受到设计元素种类的影响,出现设计效果差的问题,以增强舰船室内设计效果为目的,提出人工智能技术在舰船室内设计中的应用研究。采用人工智能技术优化舰船室内视觉信息,利用视觉信息的获取步骤,得到舰船室内设计的视觉信息,将舰船室内设计的二维坐标转换为三维坐标,完成舰船室内的场景建模,最后通过舰船室内设计流程,实现了舰船室内设计。实验结果表明,与其他2种方法相比,基于人工智能技术的舰船室内设计方法可以增强舰船室内设计的效果。 相似文献
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舰船电磁环境对电子对抗系统作战性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
舰船是电磁环境复杂的武器平台,电子对抗系统在此平台中,其作战性能会因各种电磁干扰而受到影响和危害.分析了大功率雷达、脉冲雷达、高重频雷达和大工作比发射设备对电子对抗系统作战性能的影响,并针对问题探讨了解决方案.最后阐述了实施舰船电磁兼容管理控制对提高全舰电磁兼容性和舰船综合作战能力的重要性. 相似文献
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美海军DDG-1000全舰计算环境体系结构探析 总被引:5,自引:0,他引:5
作为美海军新型多任务驱逐舰DDG-1000的关键技术之一,全舰计算环境(TSCE)代表了舰船信息系统集成技术的先进水平,带来了舰船系统设计和集成方式的变化。在描述TSCE的项目背景、系统概况、技术架构、任务系统以及海军开放式体系结构(OA)等的基础上,分析全舰计算环境基础设施(TSCE-I)的结构和组成,包括数据处理、适配、人机接口、网络等基础设施,以及实现面向服务架构(SOA)的相关技术权衡,得出公共计算服务环境是未来舰船提高综合作战能力和信息化水平的有效手段。并根据分析研究,提出了开展TSCE研制必须突破的几项主要关键技术。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(14)
当前的一些方法在航行行为预测以及碰撞预警能力方面仍存在一些问题,因此提出一种改进神经网络的舰船碰撞危险度估计方法,实现了舰船碰撞危险度的高精度估计。首先基于改进神经网络构建改进神经网络预测模型预测舰船航行行为,以提供碰撞危险度估计的基础数据来源。对舰船碰撞风险中的安全距离模型进行制订,具体包括危险领域安全距离模型、安全会遇领域安全距离模型、舰船动界安全距离模型。通过昆兹模型构建舰船碰撞危险度计算模型,对舰船碰撞危险度进行估计。在某水域进行本文方法的性能测试,测试结果证明该方法的航行行为预测误差低于现有方法,而碰撞预警精度则高于现有方法,提供了舰船防碰撞领域的新研究方向。 相似文献
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针对当前增强技术存在的区域过渡不自然、块效应、信息丢失严重等问题,以改善舰船视觉图像质量为目标,设计一种复杂环境下的舰船视觉图像增强技术。首先对当前舰船视觉图像增强技术的研究现状进行分析,找到引起不足的因素,然后对舰船视觉图像进行分块操作,对每一个子块进行变换,然后通过Harr变换的方法计算不同子块间的相关度,确定图像增强系数,根据图像增强系数对舰船视觉图像进行自适应增强,最后对增强后的舰船视觉图像进行亮度调度,使图像更加清晰,视觉效果更佳。采用具体舰船视觉图像对增强技术的性能进行测试与分析,实验结果表明,本文方法的舰船视觉图像效果得到了极大改善,舰船视觉图像信噪比、亮度和对比度均要优于对比技术,为舰船视觉图像增强提供了一种新的技术。 相似文献