云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计

为解决目前广泛使用的通信网络异类入侵数据实时检测系统应用船舶海上通信监测时,存在检测精度较低的不足,提出了云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。基于系统架构设计,以及异常数据采集与检测模块设计,实现实时监测系统的硬件设计,依托软件设计,完成了提出的云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。试验数据表明,在海上通信环境下,提出的入侵检测系统较目前广泛采用的入侵检测系统检测精度提高37.73%,适合于船舶海上通信网络异类入侵数据实时检测。     

SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法设计

针对当前海上船舶状态实时监测算法存在的检测准确度低,无法对船舶状态进行准确分析问题,提出一种基于多层神经网络的SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法,根据算法的需求建立SOA构架下的海上船舶状态实时监测数学模型,利用中值滤波器通过Haar小波变换通过采样、分解、信号处理以及重构过程对采集的信号进行去噪,保证海上船舶状态监测的准确性。在此基础上,为保证海上船舶状态监控的实时性,利用多层神经网络算法建立权值矩阵,确定监测数据的采样规则,从而完成SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法。实验结果表明,所提算法能够及时对海上船舶状态数据进行采集,且检测的准确度较高。     

基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法

传统挖掘方法无法考虑众多通信因素的多层次特征,造成数据挖掘效果不理想,为此设计一种基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法。利用聚类算法,对通信数据的多层次特征进行筛选,从而为通信数据的深度挖掘提供依据,结合聚类挖掘粗糙集,生成数据深度挖掘的关联规则并进行聚类计算,对每个通信数据执行交叉变换逻辑,实现舰船通信数据的深度挖掘。实验结果表明,利用聚类算法进行通信数据的深度挖掘,能够提高数据的挖掘速度,且准确率较传统方法高27.15%。     

海洋实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法

在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利用基于数据集的数据聚类方法,对舰船实时监测数据库中的水平数据格式多来源数据进行聚类分析,利用HFPM数据集构造法,实现舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘。为了验证该方法的有效性,与PFP数据挖掘方法与mrDFIN数据挖掘方法进行对比,得出该方法的伸缩性为92.3%,通过比较可知,本文所提方法的伸缩性最大,证明了该方法的有效性。     

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。     

海上船舶航行数据特征的数据挖掘分析

数据挖掘对于船舶航行特征分析有着重要作用,而与国外相比较而言,我国海上运输中数据挖掘技术的应用还相对不成熟。为此,本文对海上船舶航行数据特征的数据挖掘分析方法进行研究,以便为船舶安全航行与海运交通管理提供新方法。     

海上通信网络拟态防御数据自动加密方法

常规的海上通信网络加密方法,所设置的加密层偏少,导致拟态防御的保密效果不佳,为此研究海上通信网络拟态防御数据的自动加密方法。该方法利用混沌函数的扩张性、重叠折返性特点,对网络中的关键节点设置3层加密。根据每道加密层功能的不同,使用变换矩阵控制拟态防御数据的活动行为。根据海上通信网络结构,依据椭圆曲线的线性映射关系,建立可识别的网络密钥。实验结果表明,与常规加密方法相比,所提出的方法所设置的加密层级别更高,可以有效拦截访问对象的访问行为。     

海洋实时监测数据库管理方法研究

海洋实时监测数据库为海洋环境预测部门提供了数据支持,本文根据海洋观察站数据库的要求,研究如何设计和实现海洋实时监测数据库管理系统。本文根据海洋监测元素的不同特点,设计并生成具体的海洋数据库表存储结构。利用国家海洋环境预报中心提供的原始监测数据作为数据来源,针对我国海洋实时监测数据库管理的具体需求,设计并实现了高速和全自动化的数据仓储系统。实验与模拟结果表明,该数据库管理方法能够满足用户对于数据快速更新和查询的要求。     

海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法

传统无线通信网络中采用的通信聚类算法,在海洋浮标无线通信网络使用中,受到海洋浮标收发基点数据维度影响,无法对交互数据进行权重参量进行多维度变量计算,导致多个浮标基点间的数据交互面变窄,数据流量下降的问题。因此,本文提出海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法研究。通过引入多维度交互算法,对海洋交互面上的每个浮标无线通信基点信号,进行多维度数据交互逻辑修正;接着引入多维度信息聚类算法,对修正后的多维度交互信号进行多维度空间下的数据交互加权的聚类计算,从而实现多个海洋浮标基点间无线通信交互的量化有优化;最后,通过仿真实验,证明提出的海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法,能够有效解决传统算法存在的问题。     

基于耦合通信链的海洋监测传感器网络技术

为实现实时可靠的海洋环境监测,需要采用高效可靠的传感器网络技术,然而当前的传感器网络主要采用单一通信手段组成通信链,使得传感器网络的稳定性和可靠性难以适应海洋环境的严苛要求。为解决以上问题,本文提出一种基于耦合通信链的海洋监测传感器网络,与传统海洋传感器网络不同,其将有线链路和无线链路有机耦合,为传感器数据的传递和处理提供冗余链路和多种选择,提高了传感器网络在海上环境中使用时的可靠性。     

海上无线传感网络的高精度数据采集算法研究

随着船联网技术的发展,无线传感网络WSN在海上信息领域得到广泛应用,其主要用于数据采集、融合、发送及处理。无线传感网络WSN基于多跳的自反馈网络,较易受到海上环境的干扰,且在网络中存在大量重复覆盖范围,这些导致节点数据采集精确降低。本文对现有传感网络架构进行研究,设计一种多层次树形拓扑结构,提高了采集数据精度。     

海洋监测系统中卫星通信控制平台关键技术研究

海洋监测系统是当前了解特定海域水文条件、环境变化等的重要信息系统。随着人类海洋活动的不断深入发展,新一代海洋监测系统中将包含更多的设备类型、数据种类、通信协议,使得多种信息监测与采集设备的数据传输与交换,成为海洋监测系统的性能瓶颈之一。为解决这些问题,本文提出一种卫星通信控制平台,研究采用卫星链路实现监测设备数据收集,岸舰传输等通信过程的方法,并对卫星天线进行设计,数值计算证明本文提出的方法能够满足新一代海洋监测系统全天候多海况条件下的实时通信能力。     

海洋物联网通信数据跨区域智能整合方法

传统海洋物联网通信数据整合方法,存在数据跨区域整合资源度差,数据整合碎片化严重的问题。针对问题产生,提出海洋物联网通信数据跨区域智能整合方法研究。首先通过聚类碎片数据整合算法,对物联网数据资源碎片进行初级跨区域整合计算;接着,引入终端区域自适应整合算法,对初级整合的碎片数据链进行最终多数据自适应关联整合计算,完成物联网通信数据跨区域的整合。最后,采用仿真实验方式,证明提出方法的可行性与有效性。     

分布式海上AIS通信与监控平台设计

自动识别系统(AIS)是当前常见的助航设备之一。通过AIS船舶能够向周边水域的船舶或管控中心通报自身的位置、速度、航行等信息,并能够实现相互的通信协作,大大提高了船舶航行的安全水平,是当前港口管理、航道管制等业务必不可少的系统之一。然而,传统的AIS在使用过程中采用网络点对点的通信方式,中心化的组网模式大大降低了通信效率和消息协作的效能。为解决这一问题,本文提出一种分布式海上AIS通信与监控平台,研究该平台的架构和工作方式,同时设计相应的控制算法和通信协议,为进一步完善AIS系统提供依据。