舰船通信网络中的故障节点定位研究

针对船舶通信网络故障节点定位受到高重频干扰的影响,以提高船舶通信网络故障节点的定位精度为目的,提出舰船通信网络中的故障节点定位研究。利用船舶通信网络可疑故障节点的特征,修改节点负荷功率的等效量测,通过可疑故障节点排序流程,完成可疑故障节点的排序;采用粒子群描述故障节点的初始速度和位置参数,消除了故障节点定位的干扰,实现了船舶通信网络故障节点的定位。结果表明,与基于云计算的定位方法相比,提出的定位方法具有较高的定位精度和实用价值。     

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。     

小生境进化算法及其在舰船耐波性优选中的应用

本文介绍了小生境进化算法(NEA)非线性优选模型.通过对广义欺骗性问题的仿真和在舰船耐波性航向航速优选中的成功应用,及与标准遗传算法和黄金分割法的比较,表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点,并能在全局范围内有效地搜索所有最优解.应用表明,海上补给航向航速优选对于航向比较敏感,而对航速则有一个较宽的选择范围.     

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。     

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。     

节点移动路由协议在舰船通信网络中的应用研究

随着海上通信数据量的不断增多,以及数据终端的逐渐普及,数据通信逐渐成为海上通信的主要方式。在港口、海峡等海域中,多艘舰船通常组成舰船数据通信网进行数据传输,由于船舶的移动性以及海洋严苛的通信环境,传统的点到点数据通信难以适应对通信可靠性和灵活性的需求。为此本文提出一种新型的节点移动路由协议,该协议通过选择最佳的中继节点,完成舰船通信网络中的多跳传输,能够方便的部署和实现,并能够实现较好地负载均衡和可靠传输。最后通过仿真实验证明本文提出的路由协议具有较好的性能。     

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。     

基于小生境遗传算法的单体船船型参数优化

针对船型参数优化中变量众多的特点,提出了一种基于小生境遗传算法和Holtrop总阻力计算公式的单体船船型参数优化方法.该方法中以总阻力作为目标函数,以主要船型参数为优化变量,在保持排水量不变的情况下优化主要船型参数,得出修长系数、水线面系数和宽吃水比均能收敛到相应的临界值,因此优化时可优先确定这些参数值.采用该方法对DTMB5415船的船型参数进行了优化,结果显示优化后的船型总阻力性能要明显优于原船型.该方法对于单体船船型参数优化具有较强的实用性.     

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。     

船舶空间优化中遗传算法的应用

随着海洋经济的发展,船舶朝着大型化、强动力方向发展。船舶设计工程需要考虑空间、动力、结构各方面因素,本质是一个多目标优化问题。船舶优化涉及因素越来越多,传统的基于单目标的优化解决方法已经不能适应船舶的现代设计方法。遗传算法是模拟生物自然选择进化过程的算法,能够解决多目标优化中的多组非劣解集合问题。本文设计基于遗传算法的船舶空间优化方案,给出船型、空间与阻力之间的最佳方案,最后给出仿真结果。     

遗传算法在船舶建模与控制中的应用

通过分析基本遗传算法存在的问题对其进行改进。利用高级遗传算法对船舶运行模型中的参数进行控制,并且对航行过程遇到的干扰噪声进行处理,最后通过仿真实验对本文设计的算法和最小二乘法进行比较,实验结果表明,即使在噪声干扰下,本文算法识别精度仍然高,并且对激励的要求限制小。     

自适应免疫遗传算法在船舶航向控制器中的应用

传统的船舶航海控制器由于性能一般,当遇到复杂的海洋环境时,往往不能胜任船舶的操控要求,而且其安全性也较差,因此在船舶航向控制器设计时,需要综合考虑操作的稳定性和安全性。本文采用自适应免疫遗传算法对航向控制器的工作参数进行优化,增强该控制器的鲁棒性和抗干扰能力,能够适应复杂的海洋环境。通过遗传算法进行PID控制器设计,校正控制器的各项参数。在干扰信号的输入下,航向控制器能够始终维持稳定的航向角,说明此控制器的抗干扰能力良好。     

自适应遗传算法在船舶线路布局中的应用研究

随着船舶自动化控制技术的发展,船舶的各种线路控制网络也日益复杂,尤其是计算机设备控制网络和通信导航网络的布局要求变得越来越高,其抗干扰能力受布局结构的影响非常大。在研究现代化船舶的舱室结构特点后,提出一种基于自适应遗传控制算法的线路布局优化模型。通过对实际的船舱线路布局需求进行数学建模,对算法的性能优化提出改进措施。仿真实验结果表明,本文的优化算法能有效提高线路网络的稳定性能,同时能够降低线缆布局成本,便于大范围推广使用,具有良好的应用前景。     

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。     

网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用

船舶通信数据量的激增,导致船舶通信障碍加大,为了有效降低船舶大数据通信阻隔,设计基于网络优化调度算法,提出了新型船舶大数据通信技术。读入原始通信数据,根据数据链条进行数据拆分,实现网络优化调度,提取当前通信数据负载量,应用中央分配算法,执行中央通信任务分区,确保各分区负载均衡,改变传统通信框架,优先执行分区内通信函数,重新进行线程规划,并将通信传输作为单独线程连接通信终端,实现船舶大数据通信。通过实验数据可以确定,应用网络优化调度算法后的大数据通信技术,比传统通信技术任务执行内存提高了27%,数据并发量提高23%,可以有效缓解当前通信阻隔。     

卡尔曼算法在船舶运动模型参数辨别中的应用

人工智能技术飞速发展,人们已经实现了依靠智能算法识别船舶运动轨迹,这对船舶的航行安全起着重要的推进作用。在对船舶运动状态进行跟踪识别过程中,首先要从视频图像中提取出目标物体的特征值,然后在数据库中进行比对,进一步获得目标物的具体参数。本文采用卡尔曼算法对船舶运动目标的特征参数进行分析,首先建立船舶运动时的动力模型,然后结合目标的灰度统计特性,对船舶的运动状态和运动参数的转移算法进行设计。从仿真结果可知,本文所提出的运动模型识别算法满足基本的鲁棒性和准确度,能够对船舶目标进行速度识别和航迹跟踪。     

遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用

本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。     

遗传算法在船舶转向控制系统中的应用与优化

在海事领域中,船舶海上安全航行始终是人们关注的重点。海上交通安全为经济增长和国际商品贸易发展、人员运输往来提供了必要前提。然而,伴随海运贸易运输量的逐渐增加,海上交通事故的发生几率明显增加,造成了严重的事故影响且后果不堪设想,不仅经济损失、人员伤亡惨重,同样也污染了海洋环境。为此,船舶海上航行的安全性逐渐突显出来。其中,船舶转向控制系统在行驶安全中发挥重要作用,能够有效控制船舶转向,准确规避障碍物。在设计船舶转向控制系统中,将遗传算法引入其中,可以进一步优化系统性能,经济价值巨大。