基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法

传统挖掘方法无法考虑众多通信因素的多层次特征,造成数据挖掘效果不理想,为此设计一种基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法。利用聚类算法,对通信数据的多层次特征进行筛选,从而为通信数据的深度挖掘提供依据,结合聚类挖掘粗糙集,生成数据深度挖掘的关联规则并进行聚类计算,对每个通信数据执行交叉变换逻辑,实现舰船通信数据的深度挖掘。实验结果表明,利用聚类算法进行通信数据的深度挖掘,能够提高数据的挖掘速度,且准确率较传统方法高27.15%。     

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。     

物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术研究

在物联网环境下,为提高舰船传感通信的安全性,提出一种基于空间几何维度概率密度特征分块的物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术。采用空间几何学方法计算舰船传感通信信息分布的网格密度,将待隐写的数据通过密度阈值映射到划分的空间网格内,将信息分布空间网格划分为稠密单元和稀疏单元,结合概率密度特征提取方法进行信息融合处理,获取信息隐写算法的写入位置,把写入位置匹配到相应的数据块上,实现信息加密和隐蔽通信。仿真结果表明,采用该信息隐写技术在物联网环境下进行舰船传感通信,隐身数据量和信息稀疏性分布等指标性能优于传统的隐写算法。     

近距短波通信系统干扰抑制算法研究

针对传统舰船短波通信系统干扰算法存在可用频段盲点,不能快速确定近距短波的干扰问题,设计近距短波通信系统干扰抑制算法。通过电离处理方式将信号中噪声较高的部分进行处理,确定信号源,在此基础上对近距短波系统的干扰信号分类,采用干扰滤波算法,实现对短波通信系统干扰抑制。并设置实验,将传统抑制算法与本文设计的算法进行对比,主要对比2种方法的频段内盲点数据控制效果和抑制速度,实验对比结果表明,此次设计的算法能够有效对盲点数量控制,并缩短了计算时间。     

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。     

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。     

舰船远程通信信号的定位算法研究与仿真

舰船通信过程中对信号源进行通信定位,能够准确捕捉舰船所在位置。传统远程通信信号的定位算法无法进行高精度的定位,同时舰船运行速率会影响通信定位质量,针对上述问题,提出舰船远程通信信号的定位算法。在传统信号定位算法基础上进行加权处理,优化测距误差自校正流程,降低行速率对通讯定位的影响,增设自校正定位计算,加强定位计算质量。实验数据表明,提出的通信信号定位算法能够对舰船进行高精度的信号定位。     

多维缩放舰船运行数据聚类算法设计

传统的聚类化运算算法(基于K-Means算法),在大数据环境下运算力下降,数据聚类运算收敛不足。提出基于多维缩放的舰船运行数据聚类算法设计。利用基于多维缩放的KNTSCCA聚类算法,对舰船运行数据传统算法进行替换,通过对舰船数据的降维迭代计算,实现多维缩放聚类算法设计。通过仿真实验证明,提出的多维缩放的舰船运行数据聚类算法,能够解决现有基于K-Means算法收敛不足的问题,具有可行性。     

基于K-means聚类的舰船通信网络异常数据检测

为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。     

舰船多信道无线网络抗干扰算法设计

为提升舰船设备通信质量及稳定性,设计舰船多信道无线网络抗干扰算法。建立舰船多信道模型,获取舰船多信道网络信号,提取舰船多信道网络干扰信号特征、计算干扰信号特征数据邻域距离、可达距离和异常因子,从信号中挖掘干扰信号;改进小波阈值算法对舰船多信道无线网络干扰信号进行抑制,实现舰船多信道无线网络的抗干扰。实验结果表明：该算法应用后,舰船的多信道无线网络的频率变化稳定,抗干扰效果较好,可保证接收端完整接收发射端的信号。     

舰船短波通信网络微弱信号自适应增强算法设计

受到短波通信波段子带分布数量较大的影响,传统信号增强算法难以适应不同频域信号的增强系数调节,导致不同子带频域空间下的信号强度与微弱信号点适应系数出现偏差,难以达到增强预期效果。为此,设计了新的舰船短波通信网络微弱信号自适应增强算法。结合短波通信特点优化卫星短波传输过程的共振信号,然后根据传统信道的子代分布特点优化其信噪比,最后完成对子带信号的自适应优化计算,从而实现对不同子带频域空间中带微弱信号的自适应增强计算。实验结果表明:在提升短波信号适应度的角度上,本文算法具有信号适应性强、微弱信号调制增强效果好的优点。     

云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法

舰船通信设备的复杂化,使得通信数据量级增大,受到噪声、背景等多种因素的影响,潜在的数据很难被发现,而云计算可以提供并行编程服务,因此,进行云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法研究。基于云计算MapReduce并行编程模式,引入数据聚类技术,将通信数据划分为多个数据集,根据节点计算资源分配通信数据集,通过KNN分类挖掘算法计算每个节点数据之间的欧式距离,基于确定阈值分类通信数据,实现了通信数据的深度挖掘。实验数据表明:当数据量大于200万条,提出方法数据挖掘执行时间较低,更适用于舰船通信数据深度挖掘。     

基于三维地理信息的舰船输电通道多源信息融合技术研究

针对舰船输电通道差异性数据聚类出现的中心不定问题,提出基于三维地理信息的舰船输电通道多源信息融合技术。构建舰船配电网络输电通道的信息传输信道模型,采用量化跟踪调制方法对信道进行自适应调整以补偿信道畸变;对舰船输电通道覆盖区域进行三维地理信息特征采集,对采集的地理信息特征进行模糊C均值聚类处理,并输入到舰船输电通道中组成一组训练序列+信息序列的帧信号,在决策指向性模式下实现舰船输电通道多元信息融合。仿真结果表明,采用该方法进行舰船输电通道信息融合,可提高舰船配电网络输电通道负载均衡性,抗干扰能力较强,从而改善了舰船配电网的结构性能。     

多舰船动态群通信的安全加密研究

针对常规多舰船通信传输安全加密效果差的问题,提出一种多舰船动态群通信的安全加密方法。通过加密群动态通信数据,融入椭圆加密算法,加密通信发出数据。同时对密钥安全进行管理,迭代计算出动态密钥流,筛选后进行分组、删除,形成密钥安全结构。实验准备相关参数,统计传输20个样本数据时传统方法与动态通信群安全加密方法的加密效果。结果表明,传统方法安全加密效果在38%左右,而动态群通信安全加密效果达到97%左右,安全加密效果更好。     

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。     

舰船航行通信数据加密传输方法

考虑到舰船在海上航行过程中通信网络的不稳定性会影响通信数据的加密传输效果,为此提出舰船航行通信数据加密传输方法研究。在舰船航行通信数据传输过程中,将通信数据定义为字节集合,利用私密密钥对通信数据进行加密。构建通信数据的密钥矩阵,引入椭圆方程曲线的加密理论,对通信数据的密钥矢量进行加密,生成舰船航行通信数据密钥。利用Logistic映射原理,得到舰船航行通信数据加密传输的编码散列值,恢复通信数据的编码矢量。根据数据编码矢量分布情况,绘制密钥排列图,实现舰船航行通信数据的加密传输。仿真结果表明,提出的通信数据加密传输方法可以减少密钥数量,并在短时间内完成通信数据的传输。     

舰船通信网络中的数据加密技术

数据加密技术是保证舰船通信网络安全的重要技术,当前数据加密技术存在易破译、数据加密速度慢,密钥的安全性差等问题。为了提高舰船通信网络数据的安全,设计了一种舰船通信网络的数据组合加密技术。首先分析舰船通信网络数据加密的工作原理,然后采用对称密钥迭代型分组密码算法和椭圆曲线加密算法对舰船通信网络数据进行组合加密,最后进行了舰船通信网络数据加密仿真测试。结果表明,本文技术可以提高舰船通信网络数据安全性,能够对舰船通信网络数据进行安全、完全整传输,克服了当前数据加密技术存在的局限性,可以满足舰船通信网络数据保护。     

舰船网络保密通信的椭圆曲线优化编码技术

在舰船网络保密通信中,通过对传输数据信息进行优化编码,提高数据加密性能。传统的舰船网络保密通信的编码技术采用随机码幅度调制的信息编码算法,在舰船网络通信密钥扩展过程中,随着信噪比的降低,窃听者可破解全部密钥,加密性能不好。提出一种基于椭圆曲线加密的舰船网络保密通信优化编码算法。设计安全网络编码方案,采用椭圆曲线加密技术实现对通信数据的算术编码与加密,通过多个字符序列进行算术编码,产生加密所需的一个参数密钥,使用改进型Logistic映射得到舰船网络保密通信的信息编码的散列值,分别恢复出信源的编码矢量,得到舰船网络保密通信椭圆曲线加密密钥排列图,实现优化编码通信。仿真结果表明,采用该算法进行舰船网络保密通信数据编码,具有较好的数据加密传输性能,对网络攻击具有较好的抵御效果,适用于舰船保密通信系统设计中。     

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     

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。