基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法

舰船通信网络数据量的显著提升对数据处理性能提出更高要求,为提升数据处理效率,研究基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法。设计由数据应用层、数据处理层和数据存储层共同组成的基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理架构：数据应用层作为用户与数据处理架构的交互工具,将所采集的数据上传至架构内;数据处理层运行MapReduce程序实现数据存储、解析与聚类等并行化处理;数据存储层采用HBase与HDFs等多种不同的存储方式存储舰船通信网络数据。实验结果显示,该方法可实现准确的舰船通信网络数据聚类,大幅节省数据处理时间,在数据量较大的条件下具备较好的数据处理加速比。     

基于XML的舰船通信网络监控数据优化集成

当前的数据集成采用将数据映射至同一中心库的方式实现数据集成,应用于异构环境下会出现数据耦合较大、处理复杂性高的问题。就上述问题,设计基于XML的舰船通信网络监控数据优化集成方法。对舰船通信网络不同来源的数据标准化处理后,依据基于模型驱动的转换原理进行数据库映射,从而建立监控数据集成虚拟库。消除虚拟库中不同类型的元数据语义冲突后,利用决策树算法实现监控数据集成。仿真测试验证设计的集成方法处理时间明显缩短,集成后数据的最低利用率可达88.6%,有效降低数据耦合度,提高了数据可用性。     

安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统

针对舰船监控网络病毒检测系统检测结果精度较低的问题,设计安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统。在此次设计中沿用原有舰船监控网络病毒检测系统硬件,着重进行系统软件设计。通过构建软件框架进行软件设计,设定病毒规则库并对网络数据进行捕获;将捕获后的数据通过滤波进行预处理;采用聚类的方式进行数据挖掘并构建病毒特征库;将网络中的数据与病毒特征库进行匹配,完成网络病毒的检测。至此,安全防护环境下舰船监控网病毒检测系统设计完成。构建对比试验,对比检测范围体现检测精度。与原有系统相比,此系统检测范围更加完成。由此可见,此系统检测精度更高,检测更有效。     

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。     

改进分布式网络测控技术的舰船电站监控系统

现有的舰船电站监控系统,存在着自动化程度低的缺陷。为了解决上述问题,引入改进分布式网络测控技术设计舰船电站监控系统。舰船电站监控系统硬件设计包括电能计量芯片选择、电参数采集电路设计与通信接口设计;系统软件设计包括数据采集模块、数据存储模块与舰船电站测控模块。通过系统硬件与软件的设计,实现了基于改进分布式网络测控技术的舰船电站监控系统的运行。实验结果显示,与现有舰船电站监控系统相比较,设计的舰船电站监控系统极大地提升了自动化程度,充分说明设计的基于改进分布式网络测控技术的舰船电站控制系统具备更好的性能。     

链路层舰船通信光纤网络被动数据存储方法研究

为了提高链路层舰船通信光纤网络被动数据存储的容量,提出一种基于分层融合机制的链路层舰船通信光纤网络数据存储模型。首先采用交叉分布式云存储结构模型构建光纤网络被动数据存储的数据库模型,在数据库中进行被动数据的聚类处理,然后根据聚类属性进行分层融合,对海量的舰船通信光纤网络被动数据进行特征压缩,从而提高存储空间的容量。最后进行数据存储的仿真实验分析,结果表明,采用该方法构建舰船通信光纤网络被动数据存储模型,数据库的吞吐量得到明显提升,同时提高了对目标数据的查准率和查全率。     

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。     

舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘研究

舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。     

分布式海上舰船远程监控系统算法研究

海上舰船机舱监控系统通过对机舱内运行的动力系统监控,实时获取运行的参数及状态,通过对数据及图像的分析处理来发现或预知问题以便及时修理。所以一个精确﹑实时性好的舰船监控系统是保障其航行安全必不可少的设备之一。相比较于传统的单中心平台舰船监控系统,分布式网络监控平台具有更高的时效性。本文在研究现有舰船机舱监控系统的基础上,对系统中的数据库建立﹑大数据融合以及图像信号处理以及实时性通信等关键问题进行优化,并给出系统的整体实现方案。     

舰船综合网络视频监控系统设计

论述了舰船综合网络视频监控系统的最优化设计及黑光夜视摄像仪在对抗性夜晚环境下的应用。基于黑光夜视摄像仪的特点和现代舰船环境条件的要求,阐述了黑光夜视摄像设备在现代舰船综合网络视频监控系统中的配置和使用。     

舰船综合网络视频监控系统设计

本文论述了舰船综合网络视频监控系统的最优化设计及黑光夜视摄像仪在对抗性夜晚环境下的应用。基于黑光夜视摄像仪的特点和现代舰船环境条件的要求,阐述了黑光夜视摄像设备在现代舰船综合网络视频监控系统中的配置和使用。     

海上异构数据融合的技术实现

由于分布式海上网络中的数据访问的局限性,本文研究了海上异构数据融合技术,首先建立了异构数据融合总体模型,根据海管理部门提供的IHO-S57数据对异构数据进行表示,然后研究了基于局部模式和全局模式下的异构数据融合,最后通过搭建测试环境来测量系统的吞吐率,以此验证数据融合性能的有效性。     

船舶物联网远程监控数据分类处理

传统方法在处理船舶远程监控数据分类问题时会倾向于单一处理,导致分类结果过于分散,且处理速度过慢,不利于对船舶远程监控数据的整体分析,为此提出并设计了船舶物联网远程监控数据分类处理方法。利用动态数据的映射反应对多维空间内的远程监控数据进行标记,并确定分类处理的数据范围,引用BP神经网络算法,对远程监控数据进行分类计算,将监控数据执行分类处理逻辑,实现远程监控数据的分类过程。仿真实验结果表明,设计的数据分类方法能够实现远程监控数据的有序、紧密分类,且数据处理速度比传统方法的处理速度高出23.1%,具备极高的有效性。     

视频监控网络中舰船搜索关键技术

在舰船搜索中,由于传统舰船搜索技术的搜索效率较低,拉低了海上搜救的整体效率。为此,提出一种在视频监控网络中的舰船搜索关键技术,将渐进式的目标搜索方法应用于舰船搜索中,建立一个以视频监控网络为基础的渐进式搜索框架,利用该框架进行舰船的信息特征匹配,再利用匹配后的舰船信息特征,并通过多层感知机进行相似信息特征的排序,从而实现视频监控网络中的舰船搜索。为了验证该技术的有效性,与基于图像增强的舰船搜索技术、基于生成对抗网络的舰船搜索技术进行对比,得出该技术的整体搜索效率为84.4%。通过比较可知,本文技术搜索效率高于传统技术,证明了该技术的有效性。     

云计算在舰船远程实时监控系统中的应用

随着现代信息技术发展,舰船监控系统也朝着智能化及信息化发展,同时随着监控数据的急速增长,如何实时从海量监控数据中挖掘出有效信息是现代船舶远程实时监控系统的瓶颈所在。云计算平台利用分布式架构﹑云存储及并行计算技术,在大数据信息处理效率方面具有很大的优势。本文将现有的开源云平台Hadoop引入船舶远程实时监控系统,在研究基于云平台的监控系统架构基础上,改进监控系统中的并行数据查询算法,最后给出仿真结果。     

船舶远程监控数据的动态采集方法

为了提高对船舶的远程监控能力,提出一种基于多传感器组网及融合跟踪识别的船舶远程监控数据动态采集方法,构建船舶远程监控数据采集的无线传感器网络模型,进行传感器节点的自适应分布式优化定位设计,采用量化融合跟踪方法进行船舶远程监控数据挖掘和特征提取,构建反馈均衡滤波器进行数据采集后的抗干扰滤波处理,提高数据采集的干扰抑制能力,结合数据挖掘算法实现对船舶监控数据的动态采集。仿真结果表明,采用该方法进行船舶远程监控数据采集的准确性好,抗干扰能力较强,输出信噪比较高。     

云计算下舰船监控网络快速双向认证方法

传统认证方式过于繁琐,导致监控数据交互速率低,云计算资源过度浪费的问题。提出云计算下舰船监控网络快速双向认证方法。通过创建轻量级认证协议单元,对认证协议做精简优化运算。同时,依托双向认证技术,引入双向同步无密钥组协议单元,对优化后的认证协议做双向认证身份对接运算,实现双向同步对舰船监控网络认证。开放安全的双向同步密钥认证,提升云计算交互数据处理能力。解决监控双向认证交互速率低的问题。通过对比实验证明,提出的云计算下舰船监控网络快速双向认证方法,在各项数据优于现有传统认证方法,具有可行性。     

舰船虚拟维修仿真应用系统的设计与实现

虚拟维修技术对于舰船、航行器等复杂装备的维修性设计与分析具有重要意义。详细分析舰船维修性设计对于虚拟维修仿真的应用需求,在此基础上提出一种面向舰船维修仿真应用系统的架构,设计该系统的组成及各模块功能。该应用系统架构包括数据层、功能层、接口层及用户界面层4个层次:在数据层,可实现数据的数据库存储和本地存储;在功能层,设计了多个仿真数据管理功能、运动捕获数据处理功能以及可视性、可达性和舒适性等多个高级分析功能;在接口层,提供了与Teamcenter(TC)平台的数据集成功能,可实现从TC下载舰船JT模型至仿真系统中,以及将仿真结果和场景文件等上传至TC;在用户界面层,设计了人性化的系统操作界面,可实现客户与系统之间的友好交互和操作。最后,结合Jack仿真软件,实现舰船虚拟维修仿真应用系统的原型,该原型系统为开展舰船虚拟维修仿真数据的管理与应用以及运动捕获技术在虚拟维修中的应用奠定了基础。     

舰船监控网络入侵的实时检测研究

传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。     

基于分布式云平台船舶监控结构体系研究

船舶行业以及新兴技术的迅速发展,使船舶监控系统的数据存储量越来越大,数据的复杂程度也越来越高,传统的单中心数据处理模式已无法满足监控实时性、高效性的要求。云计算是大数据存储、处理、挖掘分析的新技术,对于分布式船舶监控系统数据挖掘技术的提高具有重要的意义。本文从云平台架构、分布式船舶监控系统算法、船舶监控系统设计等方面研究云计算技术在分布式船舶监控系统中的运用,并进行了仿真实验。