舰船通信网络信号动态变化特性数学模型

为提升复杂环境下网络信道特性的表征能力,设计描述舰船通信网络信号动态变化特性的数学模型。依据坎贝尔定理,通过节点之间的泊松点过程,构建舰船通信网络的信道模型。基于所构建的信道模型,依据Friis公式,引入直射路径的信道衰落、镜面反射路径的信道衰落,以及反射路径的信道衰落构建信道衰落模型。依据网络信号传输状态,考虑信道衰落情况,利用马尔科夫链构建信号传输距离、接收机接收功率、信号接收位置关联的二维传输模型,通过二维传输模型体现舰船通信网络信号的动态变化特性。实验结果表明,该模型能够精确表征复杂环境下的舰船通信网络信号动态变化特性,可以作为提升舰船通信网络质量的重要依据。     

舰船数据链信息通信系统训练效果评估方法

针对当前舰船数据链信息通信系统训练效果评估受到网络安全变化趋势的影响,导致评估能力下降的问题,提出舰船数据链信息通信系统训练效果评估方法研究。通过引入蚁群算法,规划舰船数据链信息通信系统训练步骤,获取舰船数据链信息通信系统训练效果评估量。根据舰船数据链信息通信系统输出传输特点,积值运算异常训练节点特征和异常训练节点影响系数,通过计算训练效果评估系数和安全系数,建立舰船数据链信息通信系统训练效果的评估函数,实现舰船数据链信息通信系统训练效果的评估。实验结果表明,提出的训练效果评估方法不仅可以加快评估速度,而且还可以降低误评率,使舰船数据链信息通信系统训练效果的评估能力得到提高。     

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。     

改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划

为了提高对舰船三维路径规划和协同调度能力,提出基于改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划方法。采用视点模型跟踪方法实现对舰船三维路径移动任务规划设计,获得舰船的方位信息编队任务分布特征量。通过改进粒子群仿生算分获取虚拟刚体状态约束特征值,结合方位信息编队移动分布情况,实现对目标舰船编队的形成、保持与跟踪识别。通过对舰船目标三维参数估计结果,实现对舰船的路径规划。仿真结果表明,采用该方法进行舰船三维路径规划的空间规划能力和参数能力较好,能准确估计舰船位置和空间方位信息。     

负载均衡的舰船网络最短路径路由算法

为了提升舰船网络的吞吐量,降低网络的带宽阻塞率和时间成本,在负载均衡技术的支持下,提出舰船网络最短路径路由算法。结合舰船网络的运行原理和拓扑结构,构建舰船网络模型。在该模型下,选择混合路由协议作为网络传输协议。判定舰船网络节点负载状态,根据判定结果实现对舰船网络节点负载的均衡控制,并通过最短路径的计算与选择,实现舰船网络最短路径路由。经过与传统路由算法的对比实验得出结论:设计路由算法的带宽阻塞率和时间成本有所降低,吞吐量降低了约29.65 MB。     

基于K-means聚类的舰船通信网络异常数据检测

为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。     

基于北斗通信的AIS信息自适应筛选技术研究

基于北斗传输AIS信息可以解决AIS远海域存在监控盲区的问题,然而船舶密集海域AIS信息无法全部通过北斗信道传输,针对此局限性研究AIS信息自适应筛选技术,采用距离筛选法、舷角筛选法及混合筛选法,根据行进中舰船所在海域的船舶动态情况,连续自主筛选影响舰船安全行驶的船舶AIS信息基于北斗窄信道传输。通过仿真可知经过自适应筛选后,待转发的船舶AIS数据量减少效果显著,能够保证岸基指挥中心及时有效监控本舰所在海域的船舶动态情况,保障舰船的远洋航行安保能力。     

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     

船联网数据分发的路径时延模型研究

近年来由于信息传输时延问题导致船舶航行事故频发,为减小船舶航行安全事故发生的概率,对船舶航行过程中数据分发路径传输时延问题的有效处理成为当前亟待解决的问题,逐渐受到了广泛关注。在船联网数据分发通信过程中,需要通过多层网络对不同船舶的通信状态进行传输和接收,由于舰船数据分发网络路径的结构层次复杂,且易受到外界因素干扰,信息传输频率不同,造成信息传输特征存在延时、错误等问题,会对通信效果造成不良影响。因此,针对船联网数据分发的路径时延模型进行研究,提出采用信息重排的网络性能优化算法对船舶数据分发向量进行重新排列,以便提高数据集成优化程度,实现网络数据分发路径成优化评估信息,保障信息传输质量。为检验该方法的有效性和灵敏度,分别进行数据分发延时检测实验和误差检测实验,实验结果证实基于信息重排的网络性能优化算法设计的船联网数据分发的路径时延模型信息传输性能及抗干扰能力均优于传统方法,有较高的参考价值。     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。