舰船通信网络中的移动脆弱节点定位与实现

舰船通信网络采用节点分布式组网设计,实现与外界的无线通信和远程卫星通信,对网络中的移动脆弱节点准确定位检测,实现对网络故障的及时诊断。本文提出一种基于网络传输信道量化跟踪融合的移动脆弱节点定位方法。首先构建舰船通信网络的节点分布模型,在舰船通信网络的多径传输信道中进行节点之间传输数据的信号分析;然后采用信道量化跟踪融合方法进行移动脆弱节点的异常特征提取,实现异常脆弱节点定位;最后进行实验测试,仿真结果表明,该方法对舰船通信网络中的移动脆弱节点定位检测的准确概率较高,时间开销较小,在通信网络故障诊断中具有实用性。     

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。     

大数据分析下舰船通信网络链路故障恢复方法

传统船舶通信网络链路故障恢复方法存在链路层故障定位不准确的问题,导致后续故障恢复无法有效对数据链路层进行数据信道重建,影响大数据通信信息的交互。为此,提出大数据分析下舰船通信网络链路故障恢复方法。在大数据分析技术基础上,采用神经网络算法对舰船通信网络链路故障进行定位,设计链路层策略恢复方法,实现链路层交互信道恢复。仿真结果表明,所提方法可有效解决传统链路故障恢复方法中存在的问题,其链路故障恢复率最高可达99.8%,具有一定实际意义。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

在舰船通信网络异常数据的弱关联定位中,由于使用传统弱关联定位技术的定位误差较大,因此提出一种舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术,利用Netflow系统对舰船通信网络异常数据进行提取,通过相空间重构技术处理异常数据提取结果,并利用极限学习机进行数据挖掘,建立舰船通信网络异常数据弱关联定位模型,从而实现异常数据的弱关联定位,通过对比实验可知,该技术的最大定位误差比基于支持向量机的异常数据弱关联定位技术低21.1%;比基于特征遗传算法的异常数据弱关联定位技术低16.4%,证明了该技术更适用于舰船通信网络异常数据的弱关联定位。     

基于大数据分析的复杂环境舰船导航方法

为了提升舰船作战能力,提出基于大数据分析的复杂环境舰船导航方法。利用舰船搭载传感器获取水域环境信息,采用栅格法构建复杂环境模型,基于大数据分析技术预处理舰船导航数据——时间归一化处理、误差改正处理与野值剔除处理,融合GPS与IMU数据,确定舰船导航当前的绝对位置。以舰船导航定位结果为依据,应用遗传算法获取最佳舰船航行路径,从而实现复杂环境舰船的导航。实验数据显示,本文方法舰船导航定位误差最小值为0.12%,舰船导航路径长度更短,更平滑,充分证实了本文方法舰船导航性能更佳。     

舰船无线传感器网络节点定位技术研究

信息化技术正在快速发展,在船舶工业中出现了基于无线传感网技术的定位技术。通过无线传感网技术,人们能够从一定程度上弥补传统的岸基定位和GPS定位技术的不足,同时也获得了更好的定位精度和抗干扰能力。本文主要研究无线传感网定位技术的结构和工作原理,并提出一种改进型的分布式加权定位算法,极大地降低了舰船的定位误差。通过Matlab软件进行仿真验证,对无线传感网中的传统定位技术和改进的定位技术进行性能比较。仿真结果表明,改进后的定位算法具有良好的定位能力,应用前景广阔。     

舰船网络入侵数据高效定位方法优化研究

在舰船执行航行任务时,网络会出现局部网络、全局网络被入侵数据干扰的情况。传统的入侵数据定位方法,只能按照入侵数据属性,进行单向入侵数据定位,导致定位结果遗漏部分入侵数据,因此需要优化舰船网络入侵数据高效定位方法。该方法根据建立的定位模型,对网络入侵数据进行全局性定位;通过优化入侵数据定位规则,剥离定位范围内的其他数据;双向定位入侵数据、维护入侵数据后继节点,实现对舰船网络入侵数据的定位优化。实验测试结果表明,优化后的方法,可以完全定位4种不同的入侵数据,而传统定位方法遗漏前3组部分入侵数据的情况下,还完全遗漏了最后一组单一性质的网络入侵数据。     

基于大数据分析的船舶通信网络优化研究

网络优化是提高船舶通信系统工作性能的重要方法,针对当前船舶通信网络优化存在工作效率低,节点能量消耗大等缺点,设计基于大数据分析的船舶通信网络优化方法。首先以数据传输能量最小为目标建立船舶通信网络优化的数学模型,然后将船舶通信网络优化问题看作为一个大数据分析处理,通过云平台对数学模型进行并行求解,每一个子任务组合模型对数据传输能耗进行预测,选择能耗最小路由进行数据传输,最后进行船舶通信网络优化方法性能的仿真测试。测试结果表明,本文可以有效对船舶通信网络进行优化,提高了船舶通信系统的数据传输速度和成功率,具有十分广泛的应用前景。     

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。     

网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用

我国常用的船舶通信网络技术难以满足当前持续增长的海量信息量数据通信需求,易造成信息传递延时问题,严重影响船舶航行安全。因此结合网络优化调度算法对船舶通信系统进行分析和设计,以达到提高船舶网络信息通信质量和网络通信的传输速率,有效保障船舶航行安全的目的。为检验网络优化调度算法对船舶网络通信的实时性影响,对应用于船舶通信网络系统中常见的延时问题进行实验检测,以此考察在交换式船舶通信网络通信效果。数据检测结果表明网络优化调度算法可有效提高船舶通信效果,有效解决网络信息传输延时问题,满足船舶在航行过程中对网络通信的实时性需求。     

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。     

基于大数据分析的船舶交通特征统计分析

为了降低现阶段船舶交通特征统计分析数据的离散度,提高统计分析质量,提出了基于大数据分析的船舶交通特征统计分析方法。根据数据挖掘结果进行数据初步处理,获取船舶交通数据极值以及样本差和方差,根据当前船舶交通数据流进行数据卡方拟合和分布拟合,获取拟合曲线和曲线函数,根据拟合曲线的实际特征值确定当船舶交通流理论特征值,并在理论特征值中添加边界条件,利用边界矩阵获取实际特征数据集合,实现船舶交通特征统计。仿真实验数据结果表明,应用设计方法统计的船舶交通特征值,极差数据降低了29%,标准差降低了35%,可以有效降低数据离散。     

大数据分析下海洋通信网络故障识别方法

为了提高海洋通信网络故障识别效果,针对当前海洋通信网络故障识别成功率低、建模时间长等缺陷,提出大数据分析下的海洋通信网络故障识别方法。首先,分析海洋通信网络故障识别原理,指出当前各种海洋通信网络故障识别方法的弊端。然后,引入大数据分析技术对海洋通信网络故障识别进行建模,并对建模过程一些问题进行相应解决。最后,采用具体海洋通信网络故障数据对本文方法的性能进行验证。本文方法可以对大规模海洋通信网络故障进行短时间识别,识别正确率完全可以保证海洋通信网络正常通信要求,同时海洋通信网络故障识别综合性能要优于当前其它经典方法,对比结果表明了本文方法用于海洋通信网络故障识别的优越性。     

基于大数据的航标配布优化效果评估方法*

为了研究航标配布优化调整效果,评估在特定水域不同水情条件下航标调整对不同船型船舶的引导作用,提出基于MongoDB非关系型数据库,根据范围、时段和船型等参数,从海量数据中快速提取指定船舶轨迹的方法,并基于WebGL在前端可视化展示;开发船舶轨迹大数据分析系统,并选取南京长江大桥作为试验河段,分析2017年航标优化调整前后两季的航行轨迹大数据。系统显示航标优化调整后,洪水期下水通过大桥六孔的船舶航迹与桥轴线法线夹角减小,达到了预期效果。结果表明,该方法可实现快速自动提取并展示船舶大数据,可用于辅助优化航标配布。     

舰船用通信网络的异常数据监测技术研究

为了保障舰船用通信网络的数据传输的准确性,提高舰船网络的故障智能分析能力,需要进行异常数据监测,提出一种基于舰船用通信网络传输信号瞬时频率估计的异常数据监测技术。对采集的通信网络输出信号经过时频分解完成时域与频域之间的转换,采用高阶累积量特征提取方法进行舰船用通信网络中的异常数据检测,对检测的异常数据进行干扰和冗余数据滤波处理,完成对舰船用通信网络输出信号的瞬时频率估计,分析瞬时频率的异常状态特征,实现异常数据监测。仿真结果表明,采用该方法进行舰船用通信网络的异常数据监测能提高数据挖掘的准确度,对异常数据检测的虚警较低,抗干扰能力较强。