车载第4代智能传感器的工作原理及常见检修方法

车载第4代传感器越来越多的应用于车辆上面,由于第4代传感器的工作原理不同,了解和熟悉它的原理变得越来越重要。本文依据对第4代传感器的工作原理和内部电路的分析,以主动轮速传感器为例子,分析了第4代传感器的检修流程和方法,对汽车技术维修有一定的参考价值和指导作用。     

基于Redis盾构远程监控系统设计

为解决B/S模式的盾构远程监控系统随着处理数据量加大出现数据库负载过大、网页显示延迟等问题,基于B/S模式和Redis缓存技术设计盾构远程监控系统,系统包括数据层、应用层和展示层3部分。在数据层中使用Redis缓存数据,使系统具有高效的数据处理能力,并搭建Redis集群以实现高容灾和高可用性; 应用层和展示层采用分模块方式设计,可降低系统耦合度,简化开发流程。     

行车安全事件的驾驶风险影响因素研究

为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性.引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测.招募30位驾驶人参加550 km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据.首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素.然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类.并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析.结果表明,有6个因素对驾驶风险有显著影响,包括平均减速度、CIEs类型、CIEs原因、天气、年龄和驾龄.其中平均减速度对其影响很大(β=1.982 606),说明风险升高往往是驾驶操作不当造成的;且年轻、驾龄短的驾驶员更易导致风险驾驶行为.      

船舶网络入侵信号取证过程破损数据恢复研究

传统针对船舶入侵信号取证过程中,破损数据的恢复方法忽略了系数矩阵,导致数据恢复精确度较低。对此提出以船舶破损数据评估模型为核心的船舶破损数据恢复方法。将船舶破损数据所对应的对数函数作为模型建立所使用的目标函数,引入遗传算法,建立破损数据评估模型,评估破损数据并分别作为数据训练样本以及数据测试样本,建立系数矩阵,使用正向规则化因子范数作为惩罚目标系数,对系数矩阵进行稀疏化操作,完成数据恢复。实验数据表明,设计的破损数据恢复方法重删率提高27%,破损数据轻磁数提高19%,可以证明数据恢复效果精确度更高。     

基于Wifi的船舶状态数据采集系统设计

受采集结构和网络配线的局限,传统船舶状态数据采集系统的数据采集延迟性较高。为了解决这一问题,基于WiFi传输技术,设计船舶状态数据分布式采集系统。制备船舶状态数据采集器,作为采集系统终端二阶控制终端,利用内置传感器,实时采集当前船舶状态数据,通过3类不同传输端口,进行数据传导,利用无线网络相关技术,基于802.15无线标准传输协议,制备的一体化无线传输模块,连接采集器和局域网,作为传输通路,设计局域网入网协议,通过对无线数据信号的傅里叶变换,确定并保证数据信号伪随机码和当前局域网的载波同步,将无线网络传输的数据连入局域网,传输到控制区,实现数据采集。实验数据表明,应用设计系统后,船舶状态数据读取和输出延迟分别缩减了31%和27%,可以证明,该系统具有缩减船舶数据采集延迟的效果。     

基于有序数据可变索引的舰船目标检测方法研究

舰船目标的检测与识别技术有重要作用,一方面,在海上交通管理和航线疏导上,舰船目标检测技术可以提供舰船准确的航行速度等信息,另一方面,海上舰船检测广泛应用于军事领域的敌方舰船侦察、锁定等,对保护海上领土有重要意义。本文主要研究了合成孔径雷达(SAR)技术,针对SAR技术舰船目标图像特征提取、噪声过滤等问题,采用一种有序数据可变索引技术,提高了舰船合成孔径雷达SAR图像处理的精度,并进行了海上舰船目标的仿真试验。     

基于IPV6协议的海上移动通信网中SDN的数据转发技术研究

海上船舶移动通信是指船舶电台之间、船舶与基站电台之间的通信,目前应用范围最广的海上移动通信方式是VHF天线,尽管VHF具有成本低、结构简单等优点,但同时存在着信号传输质量差、抗干扰能力差等问题,因此,有必要对海上船舶的移动通信网络进行升级。IPV6协议是新一代网络通信协议,本文基于IPV6协议,研究船舶移动通信网络中SDN网络体系架构,并重点研究了通信网络的报文格式和数据转发等技术,对改善海上船舶移动通信网络的通信质量、抗干扰能力、数据传输能力有重要意义。     

云计算平台中大规模电子航海信息全局监控系统

在大数据环境背景下,针对传统船舶电子信息监控系统,存在多样数据融合性计算能力差,数据多样整合处理时间长,导致出现全局监控力不足的问题。基于大数据处理技术,提出基于大数据融合的船舶动态电子信息全局监控系统设计。根据大数据融合的技术要求,创建船舶多样数据采集融合架构,通过搭建的硬件对船舶多项数据进行采集,配合引入的纵深融合算法,利用大数据融合技术对采集的多样数据进行深度融合计算,实现信息全局一体化监控。通过对比实验数据,证明设计的监控系统,在解决传统监控系统数据融合问题上,具有显著效果,满足设计需要。     

基于大数据挖掘模型的船舶破碎尾迹智能跟踪方法

为了解决传统船舶破碎尾迹跟踪方法跟踪轨迹点离散性过大的问题,设计基于大数据挖掘模型,提出一种新的船舶破碎尾迹智能跟踪方法。采用GIBS抽样算法作为数据挖掘模型的内核,将传统单一的马尔科夫数据链转化为多链,建立一种多链结构的数据挖掘挖掘模型,进行船舶当前尾迹数据挖掘,利用尾迹状态方程和尾迹测量方程,将尾迹数据图像化,确定尾迹实际像素并进行补偿处理,对处理后的图像进行回波特征转化,根据图像像素的回波特征值,评判像素点是否属于船舶尾迹,从而实现当前船舶尾迹跟踪。实验数据表明,该方法输出的船舶尾迹跟踪结果,其轨迹回波有效间距提高了32%,补偿间距提高了29%,可以有效降低轨迹离散。     

云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计

为解决目前广泛使用的通信网络异类入侵数据实时检测系统应用船舶海上通信监测时,存在检测精度较低的不足,提出了云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。基于系统架构设计,以及异常数据采集与检测模块设计,实现实时监测系统的硬件设计,依托软件设计,完成了提出的云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。试验数据表明,在海上通信环境下,提出的入侵检测系统较目前广泛采用的入侵检测系统检测精度提高37.73%,适合于船舶海上通信网络异类入侵数据实时检测。