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《舰船科学技术》2019,(24)
随着物联网日趋复杂,物联网环境下船舶数据的通信安全受到极大威胁。传统的数据传输加密技术无法有效地保护数据不被暴力破解,且传统的隐写技术有无法适应物联网中庞大数据计算量。因此,提出物联网环境下舰船通信数据云隐写技术研究。通过对物联网内的待隐写数据进行模糊规则计算,得到隐写数据流的规则特征;再通过引入的对抗学习算法,使隐写数据流具备抗攻击能力;最后对待隐写数据流进行云端隐写的数据位置定位与融合计算,完成提出的物联网环境下舰船通信数据云隐写技术研究设计。为证明提出设计的可行性,采用300组随机数据对提出方法进行验证,通过数据的对比证明提出设计具有数据隐写速度块、数据写入位置定位准、隐藏效果好的特性。 相似文献
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通信网络的节点部署优劣直接关系到舰船通信能力,针对舰船通信网络资源利用能力低的问题,提出能量受限约束下舰船通信网络节点动态协同部署方法。分析能量受限的节点动态特性,得出能量约束条件下通信网络系统节点的闭环特性。计算舰船通信网络节点网格密度,利用K-均值聚类以及粒子群2种算法找寻出最优节点位置,实现舰船通信网络节点动态协同部署。实验结果表明,本文方法的通信传输能耗小,信息吞吐量高,网络生命周期长。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
针对传统舰船运行轨迹异常点识别方法存在运行轨迹检测性能较差的问题,提出一种基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法,获取舰船自动识别系统中的舰船运行轨迹数据,在舰船自动识别系统中,舰船运行轨迹数据的存放形式是日志文件,因此对系统中的日志文件进行挖掘,基于物联网技术对挖掘数据实施预处理,通过StopT-CB算法划分舰船运行轨迹以剔除停留点,便于进行异常点的识别,通过网格划分实现舰船运行轨迹的异常点识别。为了证明基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法的运行轨迹检测性能更好,将传统舰船运行轨迹异常点识别方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的运行轨迹检测性能优于传统方法。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
在物联网通信环境下,传统的船舶通信网络异常数据检测系统,受到IPv4接口协议的限制,导致采用IPv6高速物联交互协议的流量节点异常机制管控性降低,全局物联网络交互单元出现异常数据节点检测识别漏洞,给网络通信安全带来威胁。因此,提出物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计。通过架设基于IPv6协议的交互数据节点支持硬件,实现对底层数据流的硬核支持;在数据交互的链路层添加异常数据甄别检测单元,配合异常节点流量识别算法,实现在链路层上对物联网异常数据的识别拦截,从而完成系统的设计。为保证设计系统的有效性,通过仿真实验对设计系统的检测识别准确性进行对比,通过数据证明提出设计系统优于传统检测系统。 相似文献
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介绍了我国港口资源的整合现状,指出港口整合可以提升港口的形象和地位,也为区域经济和城市的发展注入强大的动力。最后指出在港口资源整合中要避免的几个问题。 相似文献
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广州集装箱码头的轮胎式场桥小车制动器使用10多年后,出现了许多问题,故进行了改造.分析了轮胎式集装箱龙门起重机小车制动器的主要故障现象,提出了改造方案,并加以实施. 相似文献
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本文对现有的选定球面轴承的三种工程方法进行了分析比较.引入了“合力系数”,并给出了合力方向上投影面积的精确解. 相似文献
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分析柴油机故障中常见的机体裂纹故障原因,认为由于设计缺陷和管理及操作不当,易造成船舶柴油机缸体上的裂纹多发生在气缸套凸肩处。如不及时处理这些裂纹和故障,就会造成缸套的裂纹直至出现缸套漏水等严重后果,针对NANTAIQUEEN轮柴油机对该类型故障的检修提出具体措施。 相似文献
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The hydrophysical and hydrochemical structure of the Sea of Azov, with developed bottom anoxia, was studied during the RV “Akvanavt” cruise from July 31 to August 03, 2001. The anoxic zone with a thickness from 0.5 to 4 m above the bottom was found in all deep regions of the Sea. Concentrations of hydrochemical parameters were similar to the pronounced anoxic conditions (about 90 mmol m− 3 of hydrogen sulfide, 17 mmol m− 3 of ammonia, 6 mmol m− 3 of phosphate, 7 mmol m− 3 of total manganese). The hydrophysical structure was characterized by the uniform distribution of temperature in the upper 6–7 m mixed layer (UML). Below this a thin (0.4–0.8 m) thermocline layer was observed, just above the anoxic waters. Formation of this phenomenon was connected with that summer weather conditions. Intensive rains led to increased influx of river waters in June. That resulted in large input of allochtonous organic matter (OM) and inorganic nutrients; the latter were consumed on the additional autochthonous organic matter production. In July the weather was characterized by a significant rise in the daily averaged air temperature and large oscillations of temperature during the day. In this period a wind of constant direction was absent, but wind bursts were observed. The completed analyses showed that the formation of such a structure could be connected with the following factors: (i) positive growth trends of the daily averaged temperature and the daily oscillations of temperature, (ii) presence of wind bursts. The joint action of these factors resulted in the formation of the UML. The amplitude of wind bursts determined the depth of UML, and the value of trend determined the value of the temperature change in the thermocline. An initial presence of bottom halocline (caused by the Black Sea water influx to the bottom of the Sea of Azov) prevented the heating of the bottom layer and therefore led to an increase of vertical gradient of temperature in the thermocline. The spatial distribution of the turbulent exchange coefficient confirmed the existence of a “stagnation” area located above the anoxia zone, which is also, apparently, the reason for its occurrence. 相似文献
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