舰船用通信网络的入侵检测技术研究

舰船用通信网络容易受到敌方电磁场的入侵干扰,导致通信受阻,通过入侵检测,提高舰船用通信网络的抗毁性。提出一种基于自适应线谱增强和滤波技术的舰船用通信网络的入侵检测技术。采用多源波束形成方法进行舰船用通信网络传输信号采集,对采集的通信信号进行自适应线谱增强处理,提高网络通信信号的增益强度,对增强的网络通信信号进行抗干扰滤波设计,采用梯度算法对滤波输出的舰船用通信网络传输信号进行自适应迭代,准确检测出信号中的入侵成分。仿真结果表明,采用该检测技术进行舰船用通信网络的入侵检测的准确检测概率较高,抗电磁干扰能力较强。     

基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能     

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。     

舰船通信网络的数据状态识别方法

传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法。通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态。实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态。     

稠密度聚类在舰船网络微弱信号自适应增强中的应用

提升舰船网络信号及整体通信质量,提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法.应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号,通过经验模态分解法分解微弱信号,结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声,实现舰船网络微弱信号增强信.结果表明,该方法能够有效分解所检出微弱信号,并进行分量去噪处理,去噪后各信号分量不仅保留原有细...     

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。     

船舶通信系统的异常数据检测

船舶通信系统的传输信道和输出链路层受到码间干扰和多径影响的情况下,容易出现异常数据,导致通信中断和故障,需要进行异常数据检测,提高系统稳定性。提出一种基于频谱特征提取和分数间隔均衡的船舶通信系统异常数据检测方法,基于分数间隔均衡方法构造通信系统的信道均衡模型,采用格型滤波器进行通信系统传输链路的码间干扰滤波,对滤波处理后的输出通信信号进行频谱特征提取,根据频谱特征差异性实现异常数据检测。仿真结果表明,采用该方法进行通信系统异常数据检测的准确概率较高,提高了船舶通信系统的抗干扰能力和信道均衡性,降低输出误码。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

网络异常直接关系着舰船通信的安全,为了准确对舰船通信网络异常数据进行检测和定位,设计了基于数据挖掘技术的舰船通信网络异常数据弱关联定位技术。首先对舰船通信网络异常数据的定位现状进行分析,指出当前定位技术的不足,然后引入数据挖掘技术对舰船通信网络异常数据变化特点进行刻画,实现舰船通信网络异常数据的弱关联定位,最后采用标准舰船通信网络异常数据集进行有效性测试。结果表明,本文技术可以获得高精度的舰船通信网络异常数据定位结果,而且舰船通信网络异常数据定位误差远远小于当前其他技术,具有十分显著的优越性,研究结果具有一定的理论和实际价值。     

基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究

为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明：该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。     

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。     

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。     

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。     

船舶通信网络异常数据自动检测和剔除方法

为提高船舶通信网络异常数据自动检测精度,并全面剔除船舶通信网络异常数据,研究新的船舶通信网络异常数据自动检测和剔除方法。利用基于改进支持向量机的网络异常数据自动检测方法,由改进粒子群优化算法,寻优设置支持向量机的惩罚项、核函数的预定义参数,训练性能合格的支持向量机后,以船舶通信网络数据分类的方式,自动检测船舶通信网络异常数据;将异常数据使用基于自适应级联陷波器的异常数据剔除方法,通过自适应级联陷波器,以异常数据滤波的方式,剔除船舶通信网络异常数据。研究结果显示,使用所提方法,船舶通信网络异常数据自动检测结果符合实际数目,可有效去除船舶通信网络异常数据。     

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。     

基于知识图谱的舰船通信网络安全风险评价研究

为了保证舰船在海上安全运行,提出基于知识图谱的舰船通信网络安全风险评价方法。采集舰船通信数据、预处理,根据实体间的联系建立舰船通信网络安全的知识图谱;采用图数据库对舰船通信网络数据的知识图谱进行储存与查询;建立知识图谱注意力网络的舰船通信网络安全风险评价模型。实验结果表明：该方法可准确评价舰船通信网络安全风险等级,具有较高的安全风险评价能力;能够提升舰船通信网络保密性、完整性和可用性。     

船舶无线网络通信过程差错数据智能检测方法

现有的异常数据检测方法无法适应船舶无线网络通信环境,存在漏检率高的问题,为此提出通信网络差错数据智能检测方法。根据舰船无线网络通信的特点,选取通信数据差错特征。利用数据采集设备,获取船舶无线网络通信过程数据。通过计算数据集的离散度与设置置信区间2个步骤,实现对通信过程差错数据的识别。以识别结果为基础,分别从数据长度、格式和内容3个角度,实现对通信差错数据的智能检测。为了验证设计的智能检测方法的检错能力设计性能对比实验,结果表明,与传统差错数据检测方法相比,设计的智能检测方法的漏检率降低了30.1%,且通过该方法的检测与控制提高了无线网络通信的稳定性。     

大数据环境下舰船环形通信网络信息云挖掘方法

针对舰船环形通信网络受到噪声干扰,信息挖掘结果置信度较低的问题,在大数据环境下提出了一种新的舰船环形通信网络信息云挖掘方法。确定数据集,通过协同处理完成数据清洗,基于大数据环境选取数据集,预处理舰船环形通信网络信息,离散分析并确定数据离散特征,通过自动跟踪方法直接将挖掘结果显示在用户界面,实现舰船环形通信系统数据的云挖掘。实验结果表明,大数据环境下舰船环形通信网络信息云挖掘方法能够很好地分析通信网络数据特征,实现分类挖掘,降低误码率,提高整体性能。     

舰船通信网络拟态防御数据稳定性检测方法

在舰船通信网络拟态数据防御系统应用过程中,经常出现由拟态数据稳定性异常导致防御安全性降低的问题。为此,提出舰船通信网络拟态防御数据稳定性检测方法。构建FJT结构的异构拟态架构,以此获取防御数据状态信息。采用C/S网络信道协议对接网络通信信道内的隐通道,分析拟态防御数据节点的拓扑结果。采用拟态防御数据包流量检测算法,获得通道内拟态防御数据节点流量稳定量。通过对比拟态防御数据节点流量,判定防御数据的稳定性。通过仿真实验对所提方法的有效性进行验证,证明所提方法能够有效检测出拟态防御数据的稳定性。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

船舶通信网络入侵特征具有宽带严平稳性,导致在入侵检测中容易受到小扰动影响,检测性能不好,在云计算环境下,提出基于时间尺度分解和谱密度特征提取的船舶通信网络的入侵特征提取与检测方法。构建云计算船舶通信网络入侵信息流检测模型,采用时频分析方法进行入侵特征的时延尺度分析,结合匹配滤波方法进行船舶通信网络的干扰滤波,对滤波后的网络传输信号进行谱分析,提取谱密度特征,根据谱密度分布的差异性实现对入侵特征提取和信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行云计算船舶通信网络入侵检测的准确概率较高,保障了网络安全。     

基于神经网络的舰船通信网络信道均衡控制研究

舰船通信系统的信号噪声源包括外界干扰噪声、码间干扰噪声和设备白噪声等,这些噪声信号会降低船舶通信系统的精度,因此,采用恰当的策略进行舰船通信系统的信号处理是一项热点研究。本文介绍舰船通信网络的信道均衡化原理,基于模糊神经网络算法设计了通信网络的均衡化控制器,并进行了通信网络的信道均衡化特性仿真试验,取得良好的效果。