舰船远程通信信号的定位算法研究与仿真

舰船通信过程中对信号源进行通信定位,能够准确捕捉舰船所在位置。传统远程通信信号的定位算法无法进行高精度的定位,同时舰船运行速率会影响通信定位质量,针对上述问题,提出舰船远程通信信号的定位算法。在传统信号定位算法基础上进行加权处理,优化测距误差自校正流程,降低行速率对通讯定位的影响,增设自校正定位计算,加强定位计算质量。实验数据表明,提出的通信信号定位算法能够对舰船进行高精度的信号定位。     

基于支持向量机的船舶交通流量预测模型

针对船舶交通流的随机性大,影响因素多,船舶交通流量预测的准确度不高等现象,基于支持向量机理论,结合长江苏通大桥断面的观测数据,建立支持向量机的预测模型进行短期的船舶流量预测.预测结果与实际流量比较一致,优于SPSS线性回归的预测效果.验证了支持向量机预测模型在船舶流量短期预测中的可行性.     

船舶动力定位系统的广义预测控制方法研究

船舶在海上的航行是一种复杂的非线性运动,其水动力参数很难精确确定,并且会遭遇来自风、流和浪的随机干扰;因此,船舶须要具有鲁棒性和自适应能力的动力定位系统。鉴于广义预测控制算法在非线性控制方面的独特优势以及神经网络具有自学习和自适应的能力,作者研究了基于支持向量机的广义预测混合控制算法,并将其应用于船舶动力定位系统。仿真结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和自适应性,提高了动力定位系统的精度和性能。     

基于BDS的船舶通信信号传输系统

目前提出的船舶通信信号传输系统传输稳定性差,导致传输耗时过长、效率差。基于BDS的船舶通信信号设计一种新的船舶通信信号传输系统,系统硬件由监控终端、数据基站、通信服务器、主控模板、数字信号处理模块和卫星通信模块组成,通过包括UHF卫通、IN-MARSAT-C海事卫星以及S卫通3个设备实现数据传输。由信号采集、文本输出、确定安全传输码、检测目标实现软件流程。结果表明,基于BDS的船舶通信信号传输系统能够有效提高传输稳定性,缩短传输耗时。     

基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识

基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。     

基于PSO_SVM模型的水火弯板变形预测研究

近年来,水火弯板加工自动化是船舶制造行业的研究热点和难点。由于影响钢板变形结果的参数之间复杂的非线性关系,导致水火弯板变形预测不能够快速准确的实现。支持向量机(SVM)具有良好的泛化能力,将其应用于水火弯板变形预测,可有效解决非线性、小样本、高维数等问题。支持向量机性能的好坏取决于其参数的选取,本文选用粒子群算法(PSO)来优化SVM的相关参数,并将预测结果和传统的支持向量机模型的预测结果进行对比分析。结果表明,PSO_SVM模型用于水火弯板变形预测可以较好地提高预测精度。     

船舶操纵性能及其代理模型构建

为了提高船舶操纵性能计算效率,文章结合基于NAPA计算仿真结果和支持向量回归方法预报海洋平台支援船的操纵性能,在收集足够相关船型信息前提下,采用能够合理探索设计空间和抽样的拉丁超立方方法获取了30条样本船型数据。通过NAPA仿射变化、位移转换及根据船型设计变量进行局部调整从而生成系列船型以表达船体几何形状。针对每个船型,分别计算了5项操纵性衡准指标：进距、战术直径、横距、10°舵角第一超越角和20°舵角第一超越角。为提高船舶操纵性能的计算效率,文中利用作者早先新提出的一种单参数Lagrangian 支持向量回归算法来训练并构建代理模型以预报船舶操纵性能,该算法整合了Laplace损失函数,仅采用单参数控制计算误差并于置信区间中增加了b2/2项。以海洋平台支援船为例,采用SPL-SVR算法预报船舶操纵性能,并与基于NAPA计算仿真结果、人工神经网络、经典支持向量回归算法进行对比。不需要昂贵的仿真代码计算,文中采用SPL-SVR算法建立的船舶操纵性能响应面模型比较适合船型初步设计的工程实际应用,并具有较好的效率和适用性。     

支持向量机回归算法在船舶磁场推算中的研究

船舶航行中会遇到复杂的外界环境,其中磁场环境的变化对航行状况具有重要的影响。而船舶内部大量的电力系统会产生复杂的磁场分布。在建立的船舶磁场分布模型中,传统的基于磁场检测后的逆向拟合方法精确度不高。因此可以根据实验室的测量数据建立基于支持向量机回归算法的船舶磁场模型。在该模型中,预测的磁场分布具有更高的精度和复杂度,并且可以对磁场的动态变化进行预测,建立船舶磁场的时变模型。     

基于经验模式分解的船舶摇荡运动极短期预报

针对船舶摇荡运动的非平稳、非线性特性,提出了一种基于经验模式分解的预报方法.首先通过经验模式分解方法将船舶摇荡时历分解为若干性态单一的基本模式分量,然后对这些分量分别采用最小二乘支持向量机方法进行预报,最后将各预报结果重构得到摇荡运动的预测值.对某实船摇荡时历的仿真计算表明,采用基于经验模式分解的预报方法,能有效提高预报的精度.     

船舶港口建筑工程造价的预测模型构建

针对当前船舶港口建筑工程造价预测误差、准确度低的缺陷,设计了基于贝叶斯回归算法的船舶港口建筑工程造价预测模型。首先对当前船舶港口建筑工程造价预测现状进行分析,分析船舶港口建筑工程造价预测误差大的原因,然后根据船舶港口建筑工程造价数据,引入贝叶斯回归算法对船舶港口建筑工程造价的变化态势进行拟合和预测,最后通过船舶港口建筑工程造价预测的仿真实验分析预测效果,本文模型很好把握了船舶港口建筑工程造价变化规律,船舶港口建筑工程造价预测精度超过95%,船舶港口建筑工程造价预测的训练和测试时间短,船舶港口建筑工程造价结果要明显好于其他模型,为船舶港口建筑工程造价预测提供了一种新的研究工具。     

基于数字信号处理的舰船短波通信设备研究

计算机技术和通信技术迅速发展,舰船通信技术越来越向着模块化、智能化和信息化方向发展。由于短波通信传输速率高、信号稳定好,目前大部分舰船上信息传递和数据采集均采用短波通信方式。本文针对舰船的短波通信设备,系统介绍基于TMS320C6713和PCI协议的数字信号处理技术,并利用数字信号处理技术对舰船短波通信设备进行优化。     

混沌理论和神经网络相结合的舰船摇荡运动极短期预报

舰船摇荡运动具有混沌特性,因而可以应用混沌理论对其进行预报.介绍了混沌时间序列预测原理;建立了基于混沌理论相空间重构技术的RBF神经网络模型,并将其用于舰船摇荡运动预报;通过对某实船纵摇时历的预报计算,证明了采用混沌和神经网络相结合的预报方法,能有效提高预报精度和延长预报时长.     

分布式船舶通信信号系统的优化设计

传统船舶通信信号系统不仅复杂性高,而且性能差。为此优化设计了一种分布式船舶通信信号系统。分析了当前常见船舶通信信号系统的弊端,给出分布式船舶通信信号系统中地面系统和船载系统的实施方案,依据差异原则设计系统结构。介绍了系统通信控制服务器设计过程,硬件安装选用简单易实现的CBCI插卡方式。分析了容错与安全管理单元设计过程,给出FPGA内部结构和通信模块设计过程,通过通信信号供电单元为系统供电。软件设计主要包括通信接口软件与信号控制算法设计。实验结果表明,所设计系统性能优。     

船舶动力定位系统数学模型参数辨识方法研究

\t   目的  \t 近年来,随着船舶朝着大型化、高速化、智能化的方向发展,船舶动力定位技术显得尤为重要。为了在动力定位系统中建立运动数学模型,需要确定模型中各参数的值。\t   方法  \t 首先,以一艘挖泥船为研究对象,建立船舶运动数学模型,并分离出纵荡运动模型以及横荡与艏摇运动模型;然后,基于系统辨识理论和反馈粒子滤波算法辨识模型中的未知参数,包括2个主推进器和1个侧推进器的推力系数;最后,进行仿真实验,求得待辨识的参数值。\t   结果  \t 通过与扩展卡尔曼算法的比较,显示反馈粒子滤波算法对参数辨识的效果更好,验证了反馈粒子滤波算法的可靠性。\t   结论  \t 该方法在船舶动力定位系统中具有良好的应用前景。     

船舶动力定位系统数学模型参数辨识方法研究

船舶动力定位是深海开发的关键技术之一,随着海上油气生产向深海的发展,对应用于船舶动力定位系统的船舶数学建模也提出更高的要求。首先介绍船舶动力定位系统的意义及其应用的数学模型,然后针对船舶及推进器动力学数学模型的辨识与建立过程进行详细介绍,最后讨论船舶外界环境扰动建模的策略。     

利用预报模型进行船舶定位控制研究

现代船舶工业中,普遍采用了先进的动力定位装置,能够在恶劣的海况下实现快速准确的船舶定位。但是随着航行环境的不确定性越来越高,许多的船舶定位控制器已经不能适应这种变化。本文结合预报模型对船舶的航行特性进行建模,然后结合BP神经网络对预测模型进行修正,提高了预测的准确度。文末还根据船舶动态定位的控制需求,对该预测模型中的重要参数进行综合校准,进一步改善了船舶的定位效果。     

船舶通信系统中的数字阵列实时信号处理算法

船舶在海上所处的环境较为复杂,多径衰减、时延严重影响了船舶通信性能。本文首先研究数字阵列雷达的基本原理,以及结构构成,在此基础上,为了实现多船舶用户之间的高效通信,对雷达采集到的信息进行数字波束合成处理,利用加权因子对回波信号相位进行补偿,产生相位加权值,然后对各个阵元信号进行加权求和,最后得到合成信号,通过这种方式以此来提高系统的自适应能力。