基于大数据技术的舰船导航定位系统自动修复方法

为解决常规舰船导航定位系统修复方法修复时间较长的不足,提出了基于大数据技术的舰船导航定位系统自动修复方法。基于系统故障数据的反馈,以及修复对象的确定,完成舰船导航定位系统自动修复关键信息的获取。依托修复数据的引导与流程分析,实现了舰船导航定位系统的自动修复。实验数据表明,提出的自动修复方法较常规修复方法,修复时间平均缩短25.49 min,适合舰船导航定位系统故障的快速修复。     

大数据分析下舰船网络异常节点快速定位优化方法

为了提升舰船网络通信质量,实现信息参量的无误传输,提出一种基于大数据分析的舰船网络异常节点快速定位优化方法。以异常节点群落作为舰船行进信息的初始分类标准,分别计算单向传输信号差与双向传输信号差,完成最基本的舰船网络异常节点定位。借助大数据分析理论,对节点传输间距与数据定量差进行优化处理,实现新型舰船网络异常节点快速定位优化方法的顺利应用。实验结果表明,与优化前的节点定位算法相比,优化后方法的数据源码传输率极值可达87.3%,满足舰船网络通信环境的实际应用需求。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

在舰船通信网络异常数据的弱关联定位中,由于使用传统弱关联定位技术的定位误差较大,因此提出一种舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术,利用Netflow系统对舰船通信网络异常数据进行提取,通过相空间重构技术处理异常数据提取结果,并利用极限学习机进行数据挖掘,建立舰船通信网络异常数据弱关联定位模型,从而实现异常数据的弱关联定位,通过对比实验可知,该技术的最大定位误差比基于支持向量机的异常数据弱关联定位技术低21.1%;比基于特征遗传算法的异常数据弱关联定位技术低16.4%,证明了该技术更适用于舰船通信网络异常数据的弱关联定位。     

相对估计的舰船组合导航定位算法研究及性能分析

舰船信息化的程度在不断的提高,多传感器网络规模在变大、结构变得复杂,通过多信息的融合来获取更加准确的船舶定位,能够有效的避免各种海上事故。本文在舰船组合导航系统的基础上,应用相对估计的方式开展舰船导航定位研究,最后进行仿真实验。通过实验对比可看出,本文算法精度高、误差小,具有更高的实用性。     

大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析

舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。     

基于视频优化技术的舰船导航交互界面设计

针对舰船航行导航需求,设计基于视频优化技术的舰船导航交互界面。利用导航设备单元内的气象仪、GPS、海图等直接获取导航所需数据,同时利用雷达采集器采集雷达扫描视频,将舰船导航所需数据和雷达扫描视频传输到视频优化单元内和人机交互单元内,视频优化单元对雷达扫描视频与气象仪、GPS、海图等数据进行优化融合处理,得到涵盖气象、海图等数据的雷达扫描视频后。将其发送到主控单元内电子海图控制模块内,同时主控单元连接触控显示屏为用户连接人机交互单元,实现电子海图控制、导航定位管理等。实验结果表明,该舰船导航交互界面具备较好的雷达扫描视频生成能力,电子海图背景海图缩放功能等,应用效果较佳。     

基于DSP与FPGA电子芯片的舰船导航系统设计

针对传统的基于GPS的舰船导航系统的定位误差较大的问题,设计基于DSP和FPGA电子芯片的舰船导航系统。首先规定导航坐标系坐标变换规则,确定导航系统中不同坐标系的转换方式。其次使用卡尔曼滤波器对导航数据进行融合处理,根据融合后的导航参数,完成导航罗经的对准。最后将对准后的导航罗经参数经由FPGA传输至显示器上,完成基于DSP和FPGA电子芯片的舰船导航系统设计。通过与基于GPS的舰船导航系统的对比实验,证明了基于DSP和FPGA电子芯片的舰船导航系统的定位误差更小,具有优越性。     

基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法

舰船航行路径中存在许多障碍物,当前舰船避碰路径优化调度算法存在障碍物识别正确率低、规划路径长,不仅无法获得最优的舰船航行路径,而且不能保证舰船航行的安全,为了获得最优的舰船航行路径,设计了基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法。首先分析当前舰船避碰路径优化调度算法的工作原理,找到弊端,然后引入大数据分析方法建立舰船避碰路径优化的数学模型,实现障碍物识别,并采用人工智能技术——遗传算法找到最优的舰船避碰路径,最后进行舰船避碰路径优化调度算法性能的仿真测试,结果表明,本文方法可以更快找到最优的舰船避碰路径,舰船避碰路径更短,不仅减少了舰船航行的时间和成本,而且可以准确识别各种舰船障碍物,具有显著的优越性。     

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。     

基于无线网络的舰船实时导航数据采集与传输研究

研究基于无线网络的舰船实时导航数据采集与传输,满足舰船实时导航数据传输的多样性需求。利用GPS接收机、罗兰C接收机、多普勒计程仪等导航数据采集设备,采集舰船位置信息、航行速度等实时导航数据,所采集数据利用无线局域网传输至舰船导航系统。无线局域网编码处理舰船实时导航数据与通信信道,采用信道加密方法加密编码后数据,利用压缩感知算法重构加密后数据,完成无线局域网的数据接收;数据接收的反向操作即数据发送过程,通过数据接收与发送2个过程,实现舰船实时导航数据传输。实验结果表明,该方法利用平台罗经仪有效采集舰船首向角数据,不同类型的舰船实时导航数据传输均未存在丢包情况。     

大密度舰船电子海图中数据快速检索方法研究

为了提高舰船导航和定位能力,需要对大密度的舰船电子海图数据进行快速准确检索,针对舰船电子海图数据分布密度大、散列性较强的特点,提出基于自相关特征匹配和模糊C均值聚类的大密度舰船电子海图中数据快速检索方法。采用有向图和决策树构建舰船电子海图数据库的检索节点分布结构模型,提取舰船电子海图数据的语义关联性和规则性特征,采用自相关特征匹配方法对检索数据进行指向性挖掘和信息融合处理,对挖掘的关联数据进行模糊C均值聚类,实现对大密度舰船电子海图数据的分类检索。仿真结果表明,采用该方法进行大密度舰船电子海图中数据检索的收敛速度较快,提高数据检索的查准率和查全率,检索效率和准确性较高。     

基于大数据分析的舰船配电网络故障趋势预测

以传统方法各种可能发生的故障特征为基础,通过匹配典型故障特征实现舰船配电网络故障趋势预测,但对于复杂的舰船配电网络,难以对未知故障趋势进行预测的弊端。提出一种基于大数据分析的舰船配电网络故障趋势预测方法。首先采集舰船配电网络故障信号,利用自适应滤波方法对干扰和噪声进行过滤后,通过KL转化方法将信号转化为对应的故障数据信息后,利用欧几里德距离计算方法对数据进行降维和归一化处理,利用舰船配电网络的状态脆弱度和配电网故障趋势项参数获取网络故障脆弱度影响因子,根据影响因子的累积效应,进行舰船配电网络故障趋势的预测。最后利用协方差矩阵对预测过程进行修正,完成舰船配电网络故障趋势预测的改进。实验结果证明,改进算法具有较高的预测精度,并在一定程度上降低了故障趋势预测虚警率,具有较高的实用性和实时性。     

基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究

为解决传统舰船信号处理技术对信号处理有效性较低的不足,提出基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。基于自适应滤波技术的引入,搭建舰船信号处理接口,完成基于自适应滤波技术舰船信号处理模型的构建。依托信号处理参数的确定,实现对舰船信号的处理,完成了提出的基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。试验数据表明,基于自适应滤波技术的舰船信号处理方式较传统舰船信号处理方法,舰船信号处理有效性提高52.07%,适用于不同环境下的舰船系统通信信号处理。     

物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法

为了准确识别物联网环境下舰船监控网络高维异常数据,针对当前识别方法存在的误差大、速度慢等不足,提出一种物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法。首先分析当前物联网环境下舰船监控网络高维异常数据识别的研究现状,指出各种方法的局限性,然后结合舰船监控网络异常数据的高维特点,引入解决了"维数灾"问题的支持向量机对舰船监控网络高维异常数据进行挖掘,找到舰船监控网络异常数据的变化趋势,最后通过仿真实验分析了其有效性和优越性。结果表明,本文方法提高了舰船监控网络高维异常数据识别正确率,误识率明显下降,减少了舰船监控网络高维异常数据识别时间,可以对大规模舰船监控网络高维异常数据进行处理,具有广泛的应用前景。     

基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法

舰船红外图像目标实时跟踪具有重要的研究意义,针对当前舰船红外图像目标实时跟踪算法存在的易丢失跟踪目标、目标跟踪精度低、计算时间少等缺陷,为了改善舰船红外图像目标实时跟踪效果,设计了基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法。首先分析了目前一些经典舰船红外图像目标实时跟踪方法的缺陷,找到引起它们不足的原因,然后提取舰船红外图像目标跟踪特征,并采用大数据分析技术根据特征实现舰船红外图像目标实时跟踪,最后对舰船红外图像目标跟踪误差和实时性进行实例分析,结果表明,本文方法的舰船红外图像目标跟踪精度高,跟踪误差处于实际应用要求的最小区间内,且舰船红外图像目标跟踪计算时间短,可以对目标进行实时有效的跟踪,获得比其它方法更优的舰船红外图像目标实时跟踪结果。     

舰船通信网络的路由安全研究

路由是保证舰船通信网络数据成功传输的重要路径,当前舰船通信网络路由受到多种类型行为攻击,舰船通信网络路由极不安全,为了保证舰船通信网络路由安全,提高舰船通信网络数据传输成功率,设计了基于攻击频率的舰船通信网络路由安全评估模型。首先研究当前舰船通信网络路由安全评估模型的工作思想,分析舰船通信网络路由安全评估误差大的原因,然后采集舰船通信网络路由攻击频率数据,利用最小二乘支持向量机根据舰船通信网络路由攻击频率数据得到舰船通信网络路由安全评估结果,最后在Matlab 2016仿真环境进行了舰船通信网络路由安全评估实验,本文模型的舰船通信网络路由安全评估误差小,克服了当前其它模型存在的局限性,而且舰船通信网络路由安全评估效果优于当前其它模型,可以有效保证舰船通信网络通信安全。     

基于智能导航的舰船应急疏散路径自动定位方法

传统船舶应急疏散路径导航系统存在船舶逃生路径数据定位准确度差,应急疏散导航响应时间慢,影响人员快速逃生撤离时间。针对此问题产生根源进行深入分析,并提出基于智能导航的舰船应急疏散路径自动定位方法。对传统定位策略进行替换修正,首先导入雷达导航数据融合策略。融合船舶激光雷达数据与GPS、北斗卫星定位信号数据。接着引入路径实时定位算法,通过算法对融合数据进行实时规划引导,完成人员快速撤离。最后,通过仿真实验对传统方法与提出方法进行对比测试,证明提出方法具有定位速度快、响应速度快、路径规划准确的特点。     

基于关联规则的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法

针对传统的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法精准度低的情况,本文应用关联规则算法,对远洋舰船运行监控大数据挖掘方法进行设计。为了有效对舰船远行监控大数据挖掘,首先获取监控数据源,将数据存入到数据库中,在此基础上,对远洋舰船运行监控数据预处理,以此生成舰船运行监控大数据挖掘模型,完成了对运行监控大数据的挖掘,实验对比结果表明,本文设计的基于关联规则的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法比传统的舰船运行监控大数据挖掘方法精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于数据挖掘的舰船装备维修费估计

舰船装备维修费具有一定的规律性,同时也有一定的随机性,导致很难进行准确估计。为了提高舰船装备维修费精度,减少舰船装备维修估计偏差,设计了基于数据挖掘的舰船装备维修费估计模型。首先分析当前舰船装备维修费估计模型的各种局限性,然后收集舰船装备维修费历史数据,并对舰船装备维修费历史数据进行处理,得到更加有规律的舰船装备维修费数据,然后采用数据挖掘技术建立舰船装备维修费估计模型,并采用实际舰船装备维修费数据进行验证性实验。本文模型的舰船装备维修费估计精度高,舰船装备维修费的估计误差远小于当前其他舰船装备维修费估计模型,结果证明本文方法是一种精度高,误差小的舰船装备维修费估计模型。     

无线网络下的舰船航向控制系统

通过对传统舰船航向控制系统数据分析发现,控制数据信号回波补偿存在数据融合异常问题,受到非线性回波影响,现有系统硬件与算法无法处理非线性回波补偿误差问题,造成舰船航向控制稳定性降低。针对非线性特征与无线网络特征,提出无线网络下的舰船航向控制系统设计。首先利用数据融合技术,创建多数据独算处理平台;然后对硬件平台进行软件功能的算法适配,第一步对回波补偿信号进行参量特征的运动系数分析;然后根据分析结果,对误差数据点对应参量的阈值进行闭环增益优化计算,从而实现消除回波补偿误差的效果;最后在特定的仿真场景下,通过数据仿真调试,对设计系统控制数据进行对比分析,得出回波补偿误差消除报告。