分布式通信网络的船舶远程图像传输压缩仿真

传统的船舶远程图像传输压缩方法存在压缩精准低的问题,为了解决该问题,提出基于分布式通信网络的船舶远程图像传输压缩仿真。先提取船舶分布式通信网络远程图像的冗余信息,在采用整数变换算法,设置船舶远程图像传输标准,用于限制的数据存储格式,在此基础上,选择船舶远程图像压缩模式,得出不同帧内模式压缩参数,对传输图像进行压缩,由此完成船舶远程图像传输压缩仿真的设计。实验中选择在不同的信噪比和相同的信噪比环境下进行仿真实验,对比实验结果表明,基于分布式通信网络的船舶远程图像传输压缩方法的精准度更高。     

船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究

现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法存在负载均衡性差、存储效率低的难题。为了解决上述问题,提出船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究。为了简化信息安全存储的过程,依据压缩感知对高密度信息进行重构,以此为基础,采用遗传迭代查询函数对异常信息进行过滤,得到正常高密度信息,以此为依据,通过P-SLPS算法对高密度信息进行安全存储,实现了船舶云计算数据中心高密度信息的安全存储。通过测试得到,与现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法相比较,提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法极大的提升了负载均衡性与存储效率,充分说明提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法具备更好的存储效果。     

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。     

云平台环境下船舶信息资源共享方法分析

云计算平台在船舶通信与信息共享领域发挥着重要的作用,在云计算平台环境下设计了一种基于Mediator中介器的船舶信息资源共享方法研究。分析了云平台下船舶信息资源共享的基本模式,并利用船舶Mediator节点构成了一个海上信息资源共享通信网络;给出了依托于节点架构设定的信息资源共享流程,并采用了公钥与私钥相结合的载密方式,提高船舶数据资源共享时的安全性。仿真实验结果表明,提出的信息资源共享方案的效率更高,并且能够使船舶通信系统的均衡负载值保持在一个较低的水平。     

舰船通信数据的动态迁移安全增强方法

为保障船舶通信安全,解决舰船在通信过程中数据受损、信息丢失等问题,对当前舰船通信数据信息安全处理方法进行分析和调查。结合云计算数据处理技术对船舶通信信息加密技术进行优化,通过对数据进行压缩加密减少数据占用资源,避免数据信息受损,保障信息在数据动态迁移过程安全。为验证方法有效性进行了仿真实验。实验表明,通过动态迁移安全增强方法可更好的增强舰船通信安全,有效保障了海上舰船通信数据动态迁移的安全性。     

船舶通信系统的信息安全存储机制研究

传统的通信系统信息安全存储存在对信息的保护效率较低,无法满足现今对信息安全存储的要求,为此提出船舶通信系统的信息安全存储机制研究。根据信息安全存储的原理提出信息安全存储机制的整体架构,通过网络爬虫技术对通信系统的信息进行采集与获取,采用八叉树聚类方法对对采集与获取的信息进行识别与选择,将聚类后的信息采用MAHM信息加密算法对其进行加密,通过标准化格式处理,采用存储算法对其进行存储,实现了船舶通信系统的信息的安全存储。实验结果显示,构建的信息安全存储机制对信息的保护效率比传统机制高出30%,并具备极高的有效性。     

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。     

基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统设计

随着船舶领域信息化、数字化水平的提高,船载信息化设备产生的数据量越来越大,如船舶自动识别系统、电子海图系统等,船舶航行数据中包含大量的潜在价值信息,对船舶航行数据进行挖掘能够获取船舶航迹特征,对于海事监管、航行交通管理等有重要的作用。本文研究一种基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统,云计算平台能够处理海量的船舶航行数据,并通过服务架构和数据库技术,将船舶的航行数据进行可靠的存储和备份。本文重点介绍云计算技术的核心内容、船舶航行数据存储系统的构成、数据库技术以及系统的软件开发关键环节,具有一定应用价值。     

基于SDN技术的海上船舶现场通信网络架构设计

为了保障船舶在海上环境中的安全航行,增强数据信息传输稳定性,设计基于SDN技术的海上船舶现场通信网络架构。通过SDN定义的方式,搭建船舶通信体系,完成基于SDN技术的通信切换处理。在此基础上,连接船用电子设备,按照一体化通信的拓扑结构类型,选择合适的通信接口电路,实现海上船舶现场通信网络架构的搭建与应用。实验结果表明,与异构型通信网络相比,在SDN技术支持下,通信网络架构能够有效增强海上船舶主机之间的数据信息传输稳定性,保障船舶安全航行。     

云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法研究

针对当前采用云计算下船舶移动网络大数据存储方法由于存储过程中,没有对数据进行处理分类,容易造成数据丢失,并且没有考虑存储过程中的能耗因素,导致存储过程中,能耗较多,占用的内存空间较大。为了保证船舶移动网络数据存储的完整性,降低存储能耗,提出基于树型路由的船舶网络大数据存储方法,通过建立云计算环境下船舶移动网络覆盖区域的二维网格,确定每个节点在网格中的位置,计算节点的调度因子,在此基础上,利用树型路由的方法,分别计算节点是叶子节点和非叶子节点时的能量消耗,动态的规划存储节点,使节点能量均衡和所有节点的能耗之和最小,从而实现基于树型路由的云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法,实验结果表明,本文所提存储方法能够获得较好的能量均衡,总能耗较小,降低了存储数据查询花费的时间,保证了数据存储的完整性。     

船舶认知无线通信网络跨层安全架构研究

为使船舶主机在行进过程中的通信安全性得到有效保障,研究船舶认知的无线通信网络跨层安全架构。通过划分通信数据安全等级的方式,评估数据信息的跨层传输风险,分析船舶认知无线通信网络安全需求。完善无线通信网络底层拓扑结构,根据通信数据传输协议,确定网络访问安全机制,实现无线通信网络的跨层安全架构搭建。实验结果表明,该架构体系能够保障船舶主机的通信安全性,提高通信数据波信号传输强度。     

船舶通信网络安全风险评估云计算平台设计

以解决船舶通信网络安全风险评估问题,保障船舶通信网络安全为目的,设计船舶通信网络安全风险评估的云计算平台。从数据源内采集船舶通信网络相关数据并分别存储在不同类型数据库内,数据挖掘分析层分析所采集数据,构建由物理、软件、网络安全管理组成的船舶通信网络安全风险评估指标体系,利用风险评估模型获取船舶通信网络安全风险评估结果。船舶通信网络组件服务层将评估结果等以组件形式传输至船舶通信网络应用展示层内,向用户提供可视化结果查询等功能。实验结果显示,该平台能够准确评估船舶通信网络安全风险等级,保障船舶通信网络安全。     

基于C/S架构的离岸船舶信息管理模型

为了提高离岸船舶的实时管理和信息监控能力,提出基于云计算信息融合调度的离岸船舶信息管理模型,在嵌入式的Linux内核环境下进行的离岸船舶信息管理系统的软件设计。离岸船舶信息管理系统的开发包括信息调度算法设计、软件开发、通信网络模块开发3个部分,系统的功能模块主要包括了船舶数据库模块、程序加载模块、信息调度处理模块、通信模块和客户端与服务端模块等。在云计算环境下实现离岸船舶信息的交叉编译和多模控制,系统网络结构设计为C/S架构,实现船舶离岸信息管理和安全控制,在APP中对信息管理系统的业务逻辑进行封装,实现软件集成开发和通信测试。仿真结果表明,该系统能实现离岸船舶信息的有效管理,信息调度过程中的查全性和召回性能较好。     

基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统

以充分掌握船舶航行动态为目的,设计基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统。该系统使用跟踪监控单元内的海事雷达和船载单片机监控终端获取船舶航行数据后,利用无线通信单元内的无线传感器、网络协调器等设备将船舶航行数据发送至数据存储与集成单元;利用该单元对船舶航行数据进行打包分发、在线压缩和存储等处理。航迹识别单元从数据存储与集成单元内调取压缩存储的船舶航行数据,并对其进行区域航迹提取、坐标转换和时间校准后,再利用基于数据挖掘的轨迹融合方法完成其航迹识别,然后将识别结果发送至展示单元呈现给用户。实验结果表明：该系统在应用过程中其运行稳定性接近99.5%,并且具备良好的通信传输能力;也可在船舶航迹复杂交错和存在其他船舶干扰情况下有效识别目标船舶航迹,应用效果显著。     

基于大数据的船舶雷达信息存储优化方案研究

随着海洋信息技术的发展,船舶雷达数据呈几何级增加,传统的本地服务器存储架构已经越来越不能满足现代船舶雷达数据容量需求,云存储逐渐成为雷达数据存储主流技术;同时,由于海上通信网络较易受到外界攻击及环境干扰,云存储平台需要更为安全的高密度加密技术。本文研究了基于大数据的船舶雷达云存储平台,设计了一种高密度加密算法CP-ASBE,最后进行仿真。     

云计算在港口运输船舶信息平台开发的应用

近年来,港口物流行业对IT系统效率提出越来越高的要求。云计算具有维护成本低、数据处理效率高的优势,在港口运输船舶信息平台中具有巨大的应用前景。本文通过对云计算架构的分析,提出基于分布式系统基础架构Hadoop的信息平台总体架构模型,引入存储副本动态调整技术,解决大量运输船舶入港时造成信息平台读写性能下降的问题。最终设计并实现了云计算在港口运输船舶信息平台开发中的应用。     

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。     

物联网在船舶存储系统中的应用研究

随着现代海洋运输业的发展,各个船舶之间、船舶与港口、船舶与调度系统已经成为一个整体网络。同时,由于用于海洋探测及安全运行的设备越来越多,设备之间的数据存储及数据交互出现爆发式增长,如何能够有效的对这些信息进行存储及数据分发是船舶存储系统实现的关键。本文研究基于物联网技术的DDS技术在船舶存储系统上的应用,分析基于No SQL及RDB技术的数据联合存储架构,并对此方案进行仿真,实现了海量数据的高效存储及分发查询。     

基于AIS的船舶运动轨迹压缩技术研究

随着船舶自动识别系统的强制使用,海事系统及船公司为了对船舶监控,将接收大量的船舶AIS信息。为了存储海量的船舶AIS信息而又确保数据的质量和降低存储成本,就要对AIS信息进行压缩处理。论文结合AIS数据的特点和实际航迹研究的需要,在Douglas-Peucker算法的基础上,将此法结合船舶运动轨迹数据的特点进行了改进,从而提出了动态D-P压缩法。实验表明该算法能在保持较低失真度的情况下,对AIS提供的船舶运动轨迹数据进行有效快速的压缩,对船舶航迹再现、回放等研究和应用起到了启示作用。