基于大数据的船舶高密度信息安全存储系统设计

针对传统船舶高密度信息安全存储系统安全性差的问题,设计一种基于大数据的船舶高密度信息安全存储系统。系统的硬件部分,设计SIP安全芯片与存储控制器,对系统中信息采集、转换和解码,解码后存入到存储控制器中;系统的软件部分,采用二进制算法对船舶高密度信息进行编码,并设置密钥,对系统信息进行加密,在此基础上,对信息聚簇处理,将处理完成的船舶高密度信息发送至硬件存储控制器中,完成船舶高密度信息的安全存储。实验对比结果表明,此次设计的基于大数据的船舶高密度信息安全存储系统比传统系统安全性强,能够保证船舶高密度信息的安全存储。     

船舶航线信息存储加密算法

传统船舶航线信息所采用的算法多为单一算法,在算法加密程度上,安全级别较低且存在计算漏洞。容易被网络黑客通过溢出数据等方式进行破解。传统算法不但加密逻辑单一,而且在数据加密存储处理上,受到加密与存储两种操作逻辑的限制,处理速度缓慢,不利于航线信息的实时高速存储操作。因此提出船舶航线信息存储加密算法,引入动态浮点融合加密体系。在体系下包含2种加密算法与一种融合存储策略。首先通过同态浮点加密算法对信息数据进行同态的以及加密,建立初级安全密钥体系;接着由动态加密通信算法对信息进行通信协议加密计算;最后由存储融合策略对2种加密数据进行融合存储。仿真实验证明,提出的算法不论在信息数据加密级别上还是存储速度上,都明显优于传统的信息存储加密算法。     

双桨船舶定位数据存储技术研究

传统船舶定位数据的存储是通过本地存储服务机组以单通道的形式,完成对船舶定位数据的实时存储,此种方式受到通信信道流量的限制,无法适应大流量下定位数据的交互存储,出现定位数据存储速率降低的问题。根据船舶对数据存储的要求,结合当下的存储技术以双桨船舶为设计船只,提出双桨船舶定位数据存储技术研究。首先,通过粒子群算法对船舶的定位数据进行模型计算,获得详细的存储收敛参量;接着,采用多通道技术对定位单通道存储策略进行通信优化计算;最后,引入云存储技术,对定位数据进行云端存储状态转换,替换存储空间提升存储速率。以实验的方式对提出的存储技术与传统的存储计算进行速率对比,以此证明提出技术能够有效提升定位数据的存储速率。     

船舶工程中智能优化算法的应用研究

在对船舶进行工程设计时,往往需要重点考虑电气管道和通信网络的布局,同时还要兼顾各个舱室的功能都要得到充分发挥,不会互相产生干扰。本文重点研究船舶的机舱布局特点,并利用粒子群优化算法实现智能布局优化,对机舱系统中的动力传输模型和负载电机控制进行建模与仿真。仿真结果表明,此优化算法能够有效实现对船舶机舱的控制,降低其在船舶工程实现上的难度,提高动力传送的效率。     

基于人机合作的船舶舱内管路布局优化算法

现有船舶舱内管路布局优化算法由于应用技术的缺陷,存在着算法收敛代数多、算法收敛时间长的问题,无法满足目前船舶舱内管路布局的需求,故提出基于人机合作的船舶舱内管路布局优化算法研究。为了简化船舶舱内管路布局优化问题,对管路布局要素进行数学抽象,通过数学形式表示管路布局要素,以此为基础,依据人机合作与多蚁群进化算法构建管路布局优化模型,确定人工个体加入时机,制定管路布局优化算法流程,即可实现船舶舱内管路布局的优化。实验数据表明,与现有算法相比较,提出算法收敛代数较少、收敛时间较短,证实提出算法应用性能更好,可以获得更好的管路布局优化效果。     

云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法研究

针对当前采用云计算下船舶移动网络大数据存储方法由于存储过程中,没有对数据进行处理分类,容易造成数据丢失,并且没有考虑存储过程中的能耗因素,导致存储过程中,能耗较多,占用的内存空间较大。为了保证船舶移动网络数据存储的完整性,降低存储能耗,提出基于树型路由的船舶网络大数据存储方法,通过建立云计算环境下船舶移动网络覆盖区域的二维网格,确定每个节点在网格中的位置,计算节点的调度因子,在此基础上,利用树型路由的方法,分别计算节点是叶子节点和非叶子节点时的能量消耗,动态的规划存储节点,使节点能量均衡和所有节点的能耗之和最小,从而实现基于树型路由的云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法,实验结果表明,本文所提存储方法能够获得较好的能量均衡,总能耗较小,降低了存储数据查询花费的时间,保证了数据存储的完整性。     

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。     

基于AIS的船舶运动轨迹压缩技术研究

随着船舶自动识别系统的强制使用,海事系统及船公司为了对船舶监控,将接收大量的船舶AIS信息。为了存储海量的船舶AIS信息而又确保数据的质量和降低存储成本,就要对AIS信息进行压缩处理。论文结合AIS数据的特点和实际航迹研究的需要,在Douglas-Peucker算法的基础上,将此法结合船舶运动轨迹数据的特点进行了改进,从而提出了动态D-P压缩法。实验表明该算法能在保持较低失真度的情况下,对AIS提供的船舶运动轨迹数据进行有效快速的压缩,对船舶航迹再现、回放等研究和应用起到了启示作用。     

提升算法下船舶AIS航迹数据压缩方法

为保证船舶AIS航迹数据的有效管理,提升船舶管理水平,研究提升算法下船舶AIS航迹数据压缩方法。该方法通过IEC61162-1标准和ITU1371-1协议,转换AIS轨迹数据格式,采用基于偏序集的规则链方法清洗转换后的AIS数据,并完成数据中经度和纬度的坐标转换。将数据存储在SQLite数据库,并按照时间顺序将其导入提升算法中,通过该算法压缩船舶AIS航迹数据,获取船舶AIS压缩后航迹数据。测试结果显示：该方法的压缩率均在90.6%以上,数据长度损失率最大值为0.11%,压缩效果较好,并且可保证压缩后数据的完整性;压缩后可较好地保存船舶转向行为数据点,确保数据的效用成果,提升船舶的管理水平。     

基于大数据的船舶雷达信息存储优化方案研究

随着海洋信息技术的发展,船舶雷达数据呈几何级增加,传统的本地服务器存储架构已经越来越不能满足现代船舶雷达数据容量需求,云存储逐渐成为雷达数据存储主流技术;同时,由于海上通信网络较易受到外界攻击及环境干扰,云存储平台需要更为安全的高密度加密技术。本文研究了基于大数据的船舶雷达云存储平台,设计了一种高密度加密算法CP-ASBE,最后进行仿真。