海上雷达通信数据特征实时监测算法研究

传统船载雷达通信数据检测算法存在小范围样本数据监测准确率低,究其根源在于算法对小样本数据特征计算能力不足,无法精准提取小样本特征。为此提出基于大数据分析的船载雷达通信数据特征实时监测算法,算法由2种计算子算法构成。首先,引入MIFS小样本特征滤除算法,对雷达数据内小样本周边数据进行滤除计算,提升小样本特征清晰度;其次,引入大数据IDWPA遗传编码特征算法,利用大数据分析能力对小样本数据进行遗传模型建力计算,准确抓取小样本特征,完成整套算法计算;最后,通过仿真实验证明提出算法能够有效解决传统算法特征计算力不足,监测准确率低的问题。     

云计算服务中基于BT-TREE的船舶数据完整性保护问题研究

随着云计算存储模式的出现,越来越多的船舶数据被保存到云中,由于本地不再保留数据副本,所以用户无法保证云中数据的完整性。如何保护云计算服务中船舶数据的完整性,成为业界研究的重点。云存储数据验证模型由用户、云服务提供商和第三方验证组成,其中第三方验证负责数据完整性的验证。本文对BT-TREE及其在云计算服务环境下实现船舶数据完整性保护的可行性进行研究,并以此为基础提出动态数据完整性验证模型。     

聚类算法下舰船短波通信数据隐写研究

传统的舰船短波通信数据隐写算法无法对发生畸形的数据进行隐写计算,影响后续多波通信数据隐写稳定性的问题。为此,提出聚类算法下舰船短波通信数据隐写方法。首先构建神经卷积层,对发生结构异变的短波通信数据的结构进行恢复计算,然后重组计算短波通信信号的隐写密钥结构,对重组密钥的短波信号数据进行相邻信号组的融合计算。最后,对融合数据进行聚类差异的计算。通过对数据隐写能力差异的计算,为保证研究的客观有效,设计一组仿真实验对提出隐写方法进行对比。实验结果表明,所提方法在短波通信数据隐写方面,具有提升隐写计算稳定性的作用。     

基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法

利用传统方法对舰船维修数据进行集成存储后,数据完整性较低。针对上述问题,提出基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法。设计方法结构,根据该结构将方法分为3部分设计:首先利用数据仓库技术进行数据提取,并验证、清洗;然后在此基础上进行数据集成;最后将集成后的维修数据迁移到本地数据库当中,完成数据存储。结果表明:与传统数据集成存储方法相比,利用基于模糊信息融合方法进行数据集成存储后,数据完整性提高12.15%。     

船舶航线信息存储加密算法

传统船舶航线信息所采用的算法多为单一算法,在算法加密程度上,安全级别较低且存在计算漏洞。容易被网络黑客通过溢出数据等方式进行破解。传统算法不但加密逻辑单一,而且在数据加密存储处理上,受到加密与存储两种操作逻辑的限制,处理速度缓慢,不利于航线信息的实时高速存储操作。因此提出船舶航线信息存储加密算法,引入动态浮点融合加密体系。在体系下包含2种加密算法与一种融合存储策略。首先通过同态浮点加密算法对信息数据进行同态的以及加密,建立初级安全密钥体系;接着由动态加密通信算法对信息进行通信协议加密计算;最后由存储融合策略对2种加密数据进行融合存储。仿真实验证明,提出的算法不论在信息数据加密级别上还是存储速度上,都明显优于传统的信息存储加密算法。     

船舶通信终端远程导航监控算法研究

传统的船舶通信终端远程导航监控算法,监控结果准确率低,无法满足现代船舶业提出的要求。为解决上述问题,研究了一种新的船舶通信终端远程导航监控算法,利用GIS定位技术提取船舶运行参数,并将监控到的数据融合到一起,通过CAN总线压缩编码,传给中心系统,再利用简化处理完成整个监控计算过程。为验证研究的监控算法效果,与传统监控算法进行实验对比,结果表明,给出的监控算法计算结果准确率远远高于传统的监控算法,为检修工作提供强大的技术支持。     

物联网环境下舰船通信数据云隐写技术

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。     

AES算法在舰船通信数据加密技术中的应用

传统AES算法仅能用于舰船通信过程中本地数据的加密计算,无法对无线通信中的数据进行加密计算。在无线传输为主要通信方式的当下,通信数据加密安全直接关乎着舰船航行安全。因此,提出AES算法在舰船通信数据加密技术中的应用。分析Socket通信信道,获得准确通信参量;创建无线加密通信信道;对通信数据进行基于AES算法的T盒加密计算。完成加密计算设计后,对设计应用方案进行仿真对比实验。通过数据对比证明,提出设计具有数据加密速度快、安全级别高、适用性强的特点。     

基于SOM的水声数据可视化算法优化研究

传统的水声数据算法存在算法结构计算不够明确,在数据计算中,无法准确对数据进行环节清晰展现,导致数据结果无法进行反向验证的问题。因此提出基于SOM的水声数据可视化算法优化研究。通过引入SOM神经水声数据分析算法,对水声数据进行神经元数据分析,完成对水声数据的预分析;接着,引入水声特征直方图分类算法,对完成预分析计算后的水声数据进行直方图特征分类计算,清晰数据类别;最后,引入可视化算法的引入与执行计算,将分类后的水声数据进行可视化转换计算,完成对传统算法整体优化;通过设计的仿真实验,证明提出优化方法的有效性与可行性。     

水下无线通信资源数据库任务自主调度算法

传统水下无线通信资源数据调度算法在日常应用过程中,受到算法自身信号链路计算缺失影响,经常出现通信数据断流,数据库调度延时高的问题。针对此问题,提出水下无线通信资源数据库任务自主调度算法。通过引入无线POS策略算法对传统无线传输信号进行信号增强净化处理,同时配合引入EPD-C优先级调度算法,对传统调度算法调度链路计算逻辑进行修正,根据任务优先级别计算结果,实现任务的自主调度。最后,通过仿真实验对提出算法进行对比实验验证,证明提出的水下无线通信资源数据库任务自主调度算法能够有效解决传统算法因自身不足导致调度延迟高的问题。     

舰船电力系统通信网络安全智能监测系统

现有的舰船电力系统通信网络安全监测系统所采用的安全监测逻辑,普遍为软件层的异常流量分析方案。在电力数据流量节点并行的异构状态下,此种监测方式存在很大的数据绕行漏洞,严重威胁舰船电力系统通信网络的安全。因此,提出并设计了舰船电力系统通信网络安全智能监测系统。在电力系统信号输出端设计异常流量监控硬件,为监控流量节点的异常行为分析计算提供平台支持;对通信层流量进行异常行为分析计算,锁定存在异常行为的节点位置;然后对异常节点进行针对性拦截提取计算,并搭建正常通信流量与服务器间的交互通道,实现舰船电力系统通信网络的安全智能监测。通过对比实验,对提出设计进行可行性验证。     

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。     

基于深度学习算法的舰船通信网络流量估计研究

传统舰船通信网络流量估计算法输出结果与实际流量数值之间的误差较大,导致后期数据流量分析结果可信度降低。为了提升通信网络流量估计准确度,提出基于深度学习算法的舰船通信网络流量估计研究。首先,对通信网络空间中的数据流进行数据流模型建立,获得通信流量基础特征数据;然后,对其流量波动值域范围进行特征计算,以此获得深度学习样本。最后,通过深度学习算法,对样本数据进行学习,通过学习完成对流量估计系数的更新,进而提升估计精准度。通过对仿真数据的对比测试,证明提出的估计算法能够有效减小估计值与实际值之间的误差,满足适应估计场景的应用要求。     

采用TwitterStorm技术的船舶机械故障监测大数据分析

传统船舶机械故障监测大数据分析采用的计算平台对大数据分析存在限制条件,无法自定义匹配大数据分析算法。结合TwitterStorm技术特点,提出TwitterStorm技术下船舶机械故障监测大数据分析。首先创建TwitterStorm船舶故障分析场景;接着对场景数据分析条件进行定义;最后引入船舶机械故障监测数据,完成大数据分析计算过程。为了验证分析结果的准确性,采用仿真对比实验的方式来对其进行验证,证明提出的TwitterStorm技术下船舶机械故障监测大数据分析,具有故障监测分析准确性高、计算稳定的特点。     

OCDMA系统的水下航行器扩频通信编码方法研究

传统CDMA系统通信编码方式受到通信波段与波在数据量的制约,已经无法直接通过传统扩频方式过渡至OCDMA系统,因此针对此问题提出OCDMA系统的水下航行器扩频通信编码方法研究。首先通过光子晶体载波算法,对信号载波波束进行转换计算,提升通信波束的数据容载量;接着引入OCDMA频域扩容算法,对增容后的通信波束进行频段提升绑定,实现数据与波频的统一;最后通过仿真实验的方式,对比提出方法前后的信号载波量与信号强度,证明提出算法具有扩频能力强、稳定性好的特点。     

水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法

随着网络通信技术的发展,水上通信数据呈现出多元化与复杂化,多维数据交互并行,造成海量数据中部分多维数据出现关联程度差,无法及时被调度交互,致使网络冗余数据量增加,影响网络数据交互识别效率。对此提出水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法。首先,通过引入多维聚类算法对网络中的数据进行聚类中心量的计算;然后,根据得到的聚类规则,引入弱关联挖掘算法,对海量数据进行多维度关联计算;接着,通过引入的弱关联定位算法对挖掘出来的数据进行识别定位计算,实现海量数据中弱关联多维数据的精准识别;最后,通过仿真对比实验对提出方法进行验证,证明提出方法具有较强的识别能力,且识别准确性高、稳定性好、可行性强。     

海洋物联网通信数据跨区域智能整合方法

传统海洋物联网通信数据整合方法,存在数据跨区域整合资源度差,数据整合碎片化严重的问题。针对问题产生,提出海洋物联网通信数据跨区域智能整合方法研究。首先通过聚类碎片数据整合算法,对物联网数据资源碎片进行初级跨区域整合计算;接着,引入终端区域自适应整合算法,对初级整合的碎片数据链进行最终多数据自适应关联整合计算,完成物联网通信数据跨区域的整合。最后,采用仿真实验方式,证明提出方法的可行性与有效性。     

改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性研究

传统舰船避碰辅助决策系统所采用的蚁群算法在对船舶路径碰撞信息素计算过程中,存在收敛速度慢、碰撞信息素浓度低的问题,导致输出结果的可靠性较低,因此提出改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性设计方法。通过对船舶避碰路径模型的构建与分析,结合传统蚁群算法在避碰决策计算上的缺失数据,对蚁群算法进行改进,并将改进的蚁群算法引入到避碰辅助决策系统进行仿真计算,通过对决策数据的分析得到舰船避碰辅助决策可靠性数据。通过设计仿真实验对得到的可靠性数据进行验证,证明了本文方法所得数据的可靠性。     

短波自适应通信网络多址链接算法研究

传统网络通信链接算法在对短波链接计算过程中,受到算法连接协议的限制与算法对短波信号的适用性较差,导致多址链接抗干扰性下降,无法稳定分配链接地址。因此,提出短波自适应通信网络多址链接算法研究。根据短波信号特性,引入短波正交阵列策略,对短波通信数据进行链接优化计算,提升数据的抗干扰性;接着,通过引入多址时隙链接算法,对数据链接进行时间化地址分配,实现链接分配的自适应;最后,通过对比仿真实验,证明提出的算法具有实用性强、抗干扰性强、稳定性好的特点。     

神经网络舰船通信数据实时校正算法

传统算法由于应用技术的缺陷,存在通信数据校正时间长、校正精度差的问题,因此提出基于神经网络的舰船通信数据实时校正算法。对采集的舰船通信数据进行归一化与切片预处理,以此为基础,训练神经网络模型,并更新模型参数,将测试通信数据集合输入至训练好的神经网络模型中,输出结果即为通信误差数据检测结果,采用线性稳态数据协调原理,计算通信数据校正值,将校正值与通信数据进行加和运算,从而实现了舰船通信数据的实时校正。实验数据表明,与传统算法相比较,本文算法通信数据校正时间大幅度缩短,校正精度大幅度提高,充分证实本文算法的数据校正效果更好。