基于时延数据融合的港口船舶监控策略研究

在对现有港口船舶航行监控方法以及导航技术详细分析的基础上,结合基于Kalman滤波的数据融合技术,讨论了利用雷达、GPS以及AIS数据进行港口船舶导航算法和监控策略的设计问题。针对现有的时延平滑估计存在的缺点,提出一种基于时延的集中式预测估计融合算法。新算法具有很高的实时性和可实施性,同时,将新算法与现有的时延平滑估计融合算法相集成,提出一种完整的船舶导航和监控策略,计算机仿真算例验证了新算法的优越性,同时显示了新监控策略的有效性。     

面向物联网的船舶通信网络数据传输路径优化仿真

数据传输路径优化算法是当前船舶通信网络研究中的重要方向,为了解决当前数据传输路径优化算法存在时延大、数据传输功率低等不足,提出了面向物联网的船舶通信网络数据传输路径优化算法。首先针对数据传输时延大的问题,对全部物联网节点进行分簇操作,减少数据传输重复信息,加数据传输速度,然后设计了根据最短距离建立船舶通信网络数据传输路径最化算法,最后采用进行仿真实验,以验证船舶通信网络数据传输性能。结果表明,本文方法缩短了船舶通信网络数据传输时延,加快了船舶通信网络数据传输速度,而且船舶通信网络数据传输成功率得到了明显改善。     

基于云计算的船舶监控系统设计

随着我国船运事业的发展,船舶监控系统的数据采集规模越来越大,系统处理数据的能力急剧下降,系统运行效率明显降低,已经无法满足监控系统对实时性的要求。随着云计算技术的发展,为海量数据处理提供了新的研究方向。利用云计算技术的集群方式,获得大量的计算资源和并行计算能力,从而提高对大规模数据的处理效率。本文设计了基于云计算环境的船舶监控系统,研究现有的分布式查询算法,提出基于TA算法和直方图策略的ITA改进算法,并进行仿真实验。     

云计算在船舶GIS海图服务平台的应用研究

面对快速发展的云计算技术,船舶业也面临着新的技术更新需求,尤其是现代船舶集成了众多的导航和通信设备,每天都会产生大量的监测数据,现有的独立服务器已经不能满足数据处理的要求,因此本文主要研究了云计算的组成原理,结合船舶的GIS电子海图数据处理特点,对现有的数据通信处理网络进行了平台升级,在平台的网络通信特性和软件流程处理方面进行了重点研究,通过对网络数据接口和云计算的网络数据进行合理的算法优化,大大提高了整个应用平台的兼容性和可操作性,提高了船舶的信息化水平。     

船联网数据分发的路径时延模型研究

近年来由于信息传输时延问题导致船舶航行事故频发,为减小船舶航行安全事故发生的概率,对船舶航行过程中数据分发路径传输时延问题的有效处理成为当前亟待解决的问题,逐渐受到了广泛关注。在船联网数据分发通信过程中,需要通过多层网络对不同船舶的通信状态进行传输和接收,由于舰船数据分发网络路径的结构层次复杂,且易受到外界因素干扰,信息传输频率不同,造成信息传输特征存在延时、错误等问题,会对通信效果造成不良影响。因此,针对船联网数据分发的路径时延模型进行研究,提出采用信息重排的网络性能优化算法对船舶数据分发向量进行重新排列,以便提高数据集成优化程度,实现网络数据分发路径成优化评估信息,保障信息传输质量。为检验该方法的有效性和灵敏度,分别进行数据分发延时检测实验和误差检测实验,实验结果证实基于信息重排的网络性能优化算法设计的船联网数据分发的路径时延模型信息传输性能及抗干扰能力均优于传统方法,有较高的参考价值。     

基于云计算的海上电力调度系统研究

随着海洋开发及船舶智能电网的发展,海上船舶电力调度系统所需要处理的数据越来越复杂,并且现代海上电力调度系统呈现分布式异构特性,传统的基于单中心模式已经越来越不能满足现代船舶电力调度需求。云计算平台结合分布式技术和虚拟化技术,将各分布式计算资源进行融合管理,数据处理能力得到加强。本文研究现有海上电力调度系统模型,将云计算平台架构引入到现有模型的调度算法中,构建基于云平台的海上电力调度系统。     

云计算环境下船舶网络数据资源调度系统设计

在云计算环境下,目前船舶数据资源调度系统存在数据资源调度配准度较低的问题。针对这一问题设计云计算环境下船舶网络数据资源调度系统。首先设计系统的整体调度结构,其次设计船舶网络数据资源特征管理模块,通过资源管理器将数据分流分类,增添船舶网络数据资源干扰滤波处理模块设计,实现数据资源干扰滤波处理,保证数据资源调配准确,最后设计船舶网络数据资源调度模块,完成数据资源调度以此实现系统设计。通过仿真实验,对船舶网络数据资源调度系统与传统数据资源调度系统配准度进行对比,证明设计系统具有优越性。     

云计算在船舶网络视频监控系统中的应用研究

随着云计算技术的快速发展和不断完善,云计算技术在船舶安防、视频监控等领域逐渐得到了广泛的应用和发展。船舶网络视频监控在船舶安防中发挥着非常重要的作用。通过视频监控系统能够及时掌握船舶航行状态,确保船舶的安全。本文设计船舶网络视频监控系统,研究云计算技术在系统中应用的关键技术,提出视频图像检测算法。     

船用云平台中的海量异构数据集成系统的设计与实现

海洋开发正在逐渐深入,船舶电子信息系统也在急剧发展,海洋信息数据种类及数量极速增加,如何在海量数据中进行有效信息挖掘是船舶信息中心需要解决的重点问题。同时,由于海洋开发领域众多,各类船用电子设备可能由不同的研究机构完成,所以需要设计一种能够屏蔽底层数据异构性的系统,使上层应用能够进行统一的数据访问调度。本文研究现有基于云计算平台的船舶信息中心,设计实现一种融合各类异构数据即插即用的MHMDIS系统。     

基于云计算的船舶电站管理系统最优化设计研究

随着船舶动力系统的增强,船舶电站管理系统对海上供电网络的稳定性及动力系统能量供给至关重要。传统的电站管理系统基于单控制器,当采集数据类型及数量增加,处理性能成为整个管理系统瓶颈。云计算平台能够对多类采集数据利用分布式平台进行并行处理,提高了供电控制的时效性。本文分析了现有电站管理系统的电路结构,研究了基于云计算的船舶电站管理控制平台,并利用PLC设计平台控制系统,最后进行仿真。     

基于云计算的船舶通信网络异常数据分析

传统船舶通信网络异常数据分析方法无法有效处理大规模的船舶通信网络异常数据,使得船舶通信网络异常数据分析的实时性差,船舶通信网络异常数据错误分析的概率高,为了解决当前船舶通信网络异常数据分析方法的局限性,针对船舶通信网络异常数据的特点,提出了基于云计算的船舶通信网络异常数据分析方法,首先分析船舶通信网络异常数据分析原理,采用支持向量机建立船舶通信网络异常数据分析模型,然后采用云计算搭建船舶通信网络异常数据分析平台,使多个支持向量机可以并行执行,最后在Matlab 2016的环境下进行了船舶通信网络异常数据分析模拟测试,测试结果显示本文方法的船舶通信网络异常数据分析不仅正确率超过了90%,而且船舶通信网络异常数据分析实时性很好,要明显优于当前其它方法,实际应用价值更高。     

云计算下船舶网络入侵高精度检测系统设计

为解决传统船舶网络入侵检测系统检测时间过长的问题,提出基于云计算环境的船舶网络入侵高精度检测系统设计。根据云计算优势,建立系统框架结构,部署入侵高精度检测系统硬件,引入CGA优化模块设计入侵检测系统软件,不断扩充规则库,将软件和硬件相结合完成云计算下船舶网络入侵高精度检测系统设计。实验数据表明,在船舶网络应用中,设计入侵高精度检测系统较传统入侵检测系统的检测时间平均减少8 s,适用于实时高精度检测船舶网络的入侵信息数据。     

基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法

普通船舶通信特征提取方法,不能根据入侵数据所处位置,快速完成数据特征的提取。为有效解决上述问题,设计基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法。通过船舶通信入侵问题描述、特征数据的信号处理,完成云计算环境下,船舶通信入侵特征数据的确定。通过入侵特征架构的搭建、多序列船舶数据入侵特征提取,完成基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型特征提取方法,与传统方法相比,可更加准确的确定入侵数据所处位置,并适当缩短完成数据特征提取所需时间。     

利用遗传算法进行船舶网络云资源调度

船舶网络在信息管理方面发挥着重要作用,但船舶网络的性能无法满足数据的增长速度,为此引入云计算技术来提升船舶网络的海量数据处理能力。如何利用资源调度策略提升船舶网络性能是云计算研究的重点。本文提出基于遗传算法的船舶网络云资源调度模型,遗传算法存在搜索后期效率低、易早熟等问题,为了解决算法存在的问题,根据元胞自动机原理,对遗传算法进行改进,提高资源调度的效率,提升船舶网络的性能。     

基于船舶大数据平台的物联网数据挖掘研究

海上监测平台通过传感器网络获取大量的海洋环境数据和船舶航行数据,由于作业平台的网络不稳定,数据来源广、类型多,不便于管理,因此,设计合理的船舶数据平台管理系统有重要意义。本研究充分结合物联网技术和传感器融合技术,对船舶大数据平台的数据管理和数据挖掘进行了系统的研究,并设计了一种聚类数据挖掘算法和数据挖掘引擎。     

基于虚拟云计算的船舶导航系统故障检测研究

采用虚拟云计算网络处理船舶的导航数据,能够有效节省船舶的运行成本,极大提高船舶的数据处理能力,有利于运行故障的及时发现。因此本文重点研究虚拟云计算平台在船舶导航系统故障检测中的应用,从船舶的实际情况出发,设计易于实现的船舶导航系统云计算架构,对该系统中的各个子模块的功能进行研究。同时根据导航系统的特点,设计故障检测系统,采用先进的主元分析法,能够自动分辨船舶的运行状态,并根据有关的控制参数判断出故障的类型,在多重故障同时出现时,采用滤波分辨技术,极大提高了故障的识别率。     

云计算环境下船舶监控网络异常数据检测方法

在船舶监控网络高度应用的今天,监控网络异常数据检测受到了学术界以及船舶制造业的高度关注。就目前的船舶监控网络异常数据检测方法而言,其计算能力较低,导致异常数据误报率较高。针对此问题,设计云计算环境下船舶监控网络异常数据检测方法。使用相似度函数对监控节点数据展开相似性检测,初步确定数据异常节点位置。根据节点位置,对监控网络数据进行时间序列检测,确定异常数据输出时间。对上述两部分进行融合处理,完成异常数据检测方法的设计过程。经对比实验验证可知,此方法在应用中具有误报率低,计算效率较高的优点,可将其应用到后续的船舶监控网络数据处理过程中。     

基于FCM聚类的船舶网络传输时延自适应优化方法研究

针对传统船舶网络传输时延控制方法存在的时延性能差、传输失败率高的问题,研究一种基于FCM聚类的船舶网络传输时延自适应优化方法。该方法利用TURBO编码和LDPC编码相结合的方法对船舶网络信道进行编码,搭建船舶网络环境;利用基于灰度关联分析预测方法预测各信道的负荷能力,结合预测结果,利用FCM聚类算法实现资源数据与传输路径之间的聚类匹配,从而合理均衡配置资源,最大程度降低网络传输时延。结果表明:船舶网络传输时延自适应优化方法进行船舶网络信息传输时延缩短了7.9 ms,平均传输失败率降低了8.44%。     

云计算平台在船舶数据融合中的应用

随着航运业的飞速发展及智能船舶技术的广泛使用,船舶管理系统中的数据和数据种类以前所未有的速度增长。目前船舶管理系统在大数据的管理、分析以及查询效率等方面面临困境。大数据具有数据量大、数据类型多样、低价值密度的特点。海量数据处理效率成为充分发挥大数据优势的关键。云计算技术凭借其稳定高效的计算能力被广泛应用于大数据处理。数据融合技术能够实现异构数据的融合,提高信息共享和处理效率。本文提出云计算环境下的并行本体构建和融合算法并进行仿真实验。     

海上无人驾驶技术中的数据融合应用技术

现有的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术存在数据精度差、数据波动大的弊端,为了解决上述问题,提出海上无人驾驶船舶数据融合应用技术研究。AIS与雷达设备采集的船舶数据存在较大的差异,采用聚类方法与高斯-克吕格投影方法分别对数据的时间与空间进行校准,得到采集时间序列一致、表述一致的船舶数据,以此为基础,利用模糊数学算法对目标船舶的关联航迹数据进行求取,以关联航迹数据为依据采用加权融合算法对AIS与雷达数据权值进行分配,实现海上无人驾驶船舶数据的融合应用。通过性能测试得到,与现有的数据融合应用技术相比较,提出的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术极大的提升了数据精度,降低了数据波动的幅值,说明本文方法的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术具有更好的性能。