舰船通信网络多节点数据链传输时效控制技术

研究舰船通信网络多节点数据链传输时效控制技术,考虑数据实时传输时间对传输时效的影响,提升数据链传输时效控制水平。多节点数据链依据舰船通信网络的通信预案,自动查找网络路由表匹配路由,依据舰船通信网络多节点数据链排队模型,确定多节点数据链的实时数据排队等待时间以及实时数据通信时间;依据数据链最短传输时间、通信时限需求以及实时传输时间三者之间的关系,通过调整通信功率、调整通信频率等策略更新数据链链路配置,刷新舰船通信网络路由表,实现多节点数据链传输时效控制。实验结果表明,该技术有效控制多节点数据链传输时效,数据链实时传输时间低于5 ms。     

基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能     

舰船电子通信网络群体节点位置自动预测方法

一旦电子通信网络群体节点位置预测不准确,就会直接影响网络覆盖率,导致通信中断,间接干扰战略部署。为此,研究一种舰船电子通信网络群体节点位置自动预测方法。该方法先确定电子通信网络群体节点初始布局情况,并以此构建节点分布模型,后在分布模型基础上,利用蒙特卡罗法实现节点位置自动预测。最后为证明方法性能,与神经网络自组织映射控制方法、模糊控制方法和灰度相空间重构方法进行对比。结果表明,与3种传统预测方法相比,利用本方法定位出来的节点位置方案进行覆盖模拟,覆盖总面积更大、重复覆盖面积更小、漏洞面积更小,由此说明本文方法预测性能更好,预测结果更为合理。     

多数据源舰船通信网络节点安全态势评估研究

传统舰船通信网络节点安全性评估准确率较低,对此提出新型多数据源的舰船通信网络节点安全态势评估方法。引入节点易损性容忍概念,计算当前舰船网络节点的最大易损性容忍率,判断通信节点易损类型,对当前舰船所使用的3类通信网络节点拓扑结构分别进行节点安全态势分析,根据计算结果评估当前状态,实现通信网络节点安全态势的整体评估。实验数据表明,提出的多数据源舰船通信网络节点安全评估较传统评估方法相比,节点传输安全性指标评估准确率提高15%,节点路径契合率指标评估准确率提高22%,可以有效提高节点评估准确度。     

船联网环境下舰船传感通信大数据融合调度算法

针对传统舰船传感通信大数据融合调度算法存在时延较高的问题,提出一种船联网环境下舰船传感通信大数据融合调度算法。在船联网环境下,通过ETL对舰船传感通信大数据实施预处理,步骤包括抽取大数据、转换大数据以及加载大数据,基于大数据预处理结果,制订数据融合调度策略,获取节点的具体发送序列,实施各时隙内融合周期调度状态的分配,获取最终的接收调度序列与睡眠调度序列,实现舰船传感通信大数据融合调度。实验结果证明该算法的时延最低,说明该算法更适用于舰船传感通信大数据融合调度。     

舰船物联网异常节点检测的数据挖掘

异常节点检测是保证舰船物联网安全的关键技术之一。针对当前舰船物联网异常节点检测效果差的缺陷,为获得更优的舰船物联网异常节点检测效果,设计了基于数据挖掘的舰船物联网异常节点检测模型。首先对舰船物联网节点的数据进行分析,并对异常节点和正常节点的信息进行标记,建立舰船物联网异常节点检测的数据集,然后采用数据挖掘技术——极限学习机建立舰船物联网异常节点检测模型,最后与其他模型进行舰船物联网异常节点检测对比测试,测试结果表明,本文模型获得较好的舰船物联网异常节点检测率,而且误检率明显优于对比模型,验证了本文模型的优越性。     

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。     

基于数据挖掘的船舶通信网络失效节点自动识别方法

目前提出的舰船通信网络失效节点自动识别方法耗时时间较长,冗余节点关闭率较低。为了解决上述问题,提出基于数据挖掘的舰船通信网络失效节点自动识别方法。确定目标数据集,得到特征提取最优解集合和整体最优解集合,识别提取异常数据特征,建立异常数据聚类集合,引入数据密度系数计算i节点数据聚类结果优化数值。构建失效节点自动识别函数,得到检索半径的适应目标函数,深入挖掘数据,通过统一化处理实现网络失效节点自动识别。实验结果表明,基于数据挖掘的舰船通信网络失效节点自动识别方法的识别准确率在99%以上,耗时时间低于4 s。     

物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术研究

在物联网环境下,为提高舰船传感通信的安全性,提出一种基于空间几何维度概率密度特征分块的物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术。采用空间几何学方法计算舰船传感通信信息分布的网格密度,将待隐写的数据通过密度阈值映射到划分的空间网格内,将信息分布空间网格划分为稠密单元和稀疏单元,结合概率密度特征提取方法进行信息融合处理,获取信息隐写算法的写入位置,把写入位置匹配到相应的数据块上,实现信息加密和隐蔽通信。仿真结果表明,采用该信息隐写技术在物联网环境下进行舰船传感通信,隐身数据量和信息稀疏性分布等指标性能优于传统的隐写算法。     

舰船通信网络的信道均衡化技术

当出现多个终端节点涌入一条通信信道情况后,就极易发生信道不均衡问题,导致误码率较高和传输延迟,影响数据信息传输的准确性和实时性。为此,研究一种舰船通信网络的信道均衡化技术。该研究先是将舰船通信网络简化成拓扑结构,并进行舰船信道估计,建立舰船通信网络的信道均衡问题目标函数模型;后利用遗传算法对上述模型进行求解,得出信道均衡化最优方案。结果表明,与3种前人研究的均衡化方法相比,所研究方法应用下,误码率较低,数据延迟传输时间更短,证明了所研究方法的信道均衡化效果更好。     

船舶网络非法入侵行为的电子取证和识别研究

随着信息化和网络技术的发展,舰船计算机网络的规模越来越大,在舰船通信、导航、控制方面发挥的作用也越来越大。与此同时,舰船计算机网络面临的安全问题更加突出,尤其是舰船网络存在大量的非法入侵和数据干扰行为,因此,提高舰船计算机网络的安全性非常有必要。本文重点分析网络入侵行为的电子取证技术,构建舰船网络非法入侵的电子取证模型,并结合硬件平台进行网络非法入侵行为的电子取证和识别。     

传感器节点信息融合舰船通信网络路由研究

传统舰船通信网络路由算法存在数据传输成功率低的情况,因此设计一种传感器节点信息融合的舰船通信网络路由算法。采用拓扑意识方法,制定路由协议,根据路由协议制定一种具有方向性的传输机制。在此基础上,从路由发现、路由维护、路由应答、异常处理和路由传输距离5个步骤完成舰船通信网络路由算法的设计。实验对比结果表明,此次设计的传感器节点信息融合的舰船通信网络路由算法比传统算法传输成功率高,具有一定实际应用意义。     

舰船综合电子通信系统逆变周期控制技术

现有舰船综合电子通信系统采用的传统逆变器周期控制计算,存在电容单电周期参量计算策略缺失,同步调节出现误差,导致控制电路的整体逆变周期控制失常。对此,提出舰船综合电子通信系统逆变周期控制技术。提出的技术主要针对现有逆变器周期控制同步调节误差进行分析,根据分析结果引入电容电流推导算法,对控制电路逆变器电容电流参量进行修正。最后,引入半周期过零畸变控制算法,对逆变周期缺失策略进行更新,完成对舰船综合电子通信系统逆变周期的控制。通过仿真实验对提出的技术方法进行可行性测试,证明其满足提出的设计要求。     

物联网环境下舰船通信数据云隐写技术

随着物联网日趋复杂,物联网环境下船舶数据的通信安全受到极大威胁。传统的数据传输加密技术无法有效地保护数据不被暴力破解,且传统的隐写技术有无法适应物联网中庞大数据计算量。因此,提出物联网环境下舰船通信数据云隐写技术研究。通过对物联网内的待隐写数据进行模糊规则计算,得到隐写数据流的规则特征;再通过引入的对抗学习算法,使隐写数据流具备抗攻击能力;最后对待隐写数据流进行云端隐写的数据位置定位与融合计算,完成提出的物联网环境下舰船通信数据云隐写技术研究设计。为证明提出设计的可行性,采用300组随机数据对提出方法进行验证,通过数据的对比证明提出设计具有数据隐写速度块、数据写入位置定位准、隐藏效果好的特性。     

舰船通信网络的自适应路由算法设计

路由算法是保障舰船通信网络正常工作的关键技术,当前舰船通信网络路由算法没有全面考虑节点能量限制问题,使得舰船通信网络的路由并非最优,导致舰船通信网络数据传输错误率高,舰船通信网络生存周期过短,为了提高舰船通信网络的通信质量,加快舰船通信网络数据传输速度,设计了一种自适应的舰船通信网络路由算法。首先对国内外舰船通信网络路由算法进行研究,找到引起各种算法不足的限制因素,然后模拟生物细胞分裂过程对舰船通信网络进行分簇,每一个簇包含不同规模的舰船通信网络通信节点,并舰船通信网络路由能耗最小、舰船通信网络生存周期最长为优化目标,构建最优的舰船通信网络通信路由,最后在Matlab 2016平台进行了舰船通信网络路由算法的性能测试实验。本文算法提高了舰船通信网络通信的平均吞吐量,舰船通信网络数据传输时延小,提高了舰船通信网络通信效率,有助于提高舰船通信网络的生存周期,具有十分高的实际应用价值。     

舰船通信系统中的数据交换协议设计

舰船通信系统是保证舰船设备运行各项数据实时传输的硬件基础,在通信系统设计中,传统基于CAN总线协议、TCP/IP协议的通信系统难以保证实时通信速率的稳定性,可能存在数据报文丢失、通信质量不高的问题。在物联网快速发展的背景下,舰船通信系统应积极探寻和应用更为稳定成熟的数据交换协议。本文在分析传统数据交换协议的基础上,提出基于Zigbee数据交换协议设计的舰船通信系统,经过仿真实验验证,该通信系统能够保证较为稳定的实时通信速率。     

云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法

舰船通信设备的复杂化,使得通信数据量级增大,受到噪声、背景等多种因素的影响,潜在的数据很难被发现,而云计算可以提供并行编程服务,因此,进行云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法研究。基于云计算MapReduce并行编程模式,引入数据聚类技术,将通信数据划分为多个数据集,根据节点计算资源分配通信数据集,通过KNN分类挖掘算法计算每个节点数据之间的欧式距离,基于确定阈值分类通信数据,实现了通信数据的深度挖掘。实验数据表明:当数据量大于200万条,提出方法数据挖掘执行时间较低,更适用于舰船通信数据深度挖掘。     

基于5G通信技术的船舶网络系统设计

设计基于5G通信技术的船舶网络系统,以提升船舶航行过程中与地面控制站的连通性。该系统以B/S架构为基础,通过通信终端层中的船载终端通信装置,采集船舶航行相关数据后,连接控制传输层内的5G基站;控制传输层利用SDN控制器,按照ZigBee通信协议,控制通信终端内的船载终端通信装置向5G基站发送船舶航行数据,5G基站连接5G核心网络后,利用其将船舶航行数据传输到地面站的云数据中心层。该层使用云管门户、运营门户和运维门户对舰船航行相关数据进行管理,实现海上船舶与地面控制站之间的通信网络连接。实验结果表明,该系统具备较好的稳定性,其传输船舶数据时,传输速度较快,且网络节点接收功率损耗较小,应用效果较佳。     

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。     

舰船通信网络多节点数据安全态势预测技术研究

传统的预测技术在预测舰船通信网络多节点数据安全态势时,准确率很低。针对这一问题,研究一种新的舰船通信网络多节点数据安全态势预测技术。该技术分为安全态势分析、安全态势感知、安全态势预测、安全态势评估4步,给出了舰船通信网络多节点数据安全态势感知模型和安全态势预测模型,安全态势感知模型由设置层、存储层和感知层组成,通过DS证据理论建立安全态势预测模型。与传统预测技术进行了实验对比,结果表明,给出的预测技术预测准确率高,发展空间大。