舰船通信网络多节点数据安全态势预测技术研究

传统的预测技术在预测舰船通信网络多节点数据安全态势时,准确率很低。针对这一问题,研究一种新的舰船通信网络多节点数据安全态势预测技术。该技术分为安全态势分析、安全态势感知、安全态势预测、安全态势评估4步,给出了舰船通信网络多节点数据安全态势感知模型和安全态势预测模型,安全态势感知模型由设置层、存储层和感知层组成,通过DS证据理论建立安全态势预测模型。与传统预测技术进行了实验对比,结果表明,给出的预测技术预测准确率高,发展空间大。     

舰船通信网络多节点数据链传输时效控制技术

研究舰船通信网络多节点数据链传输时效控制技术,考虑数据实时传输时间对传输时效的影响,提升数据链传输时效控制水平。多节点数据链依据舰船通信网络的通信预案,自动查找网络路由表匹配路由,依据舰船通信网络多节点数据链排队模型,确定多节点数据链的实时数据排队等待时间以及实时数据通信时间;依据数据链最短传输时间、通信时限需求以及实时传输时间三者之间的关系,通过调整通信功率、调整通信频率等策略更新数据链链路配置,刷新舰船通信网络路由表,实现多节点数据链传输时效控制。实验结果表明,该技术有效控制多节点数据链传输时效,数据链实时传输时间低于5 ms。     

水面舰船论证阶段船型方案多目标优化方法

为在水面舰船论证阶段有效开展船型优化选型,基于水面舰船船体参数化建模方法、CFD水面舰船航行性能快速预报技术、多目标优化技术等,建立水面舰船论证阶段船型方案多目标优化方法和流程.通过实例应用表明,该方法流程可有效支撑在该阶段开展船型方案的多目标优化工作.     

舰船编队网络多覆盖冗余节点自动调度方法

利用基于差分算法和基于能量预测2种传统方法对舰船编队网络多覆盖冗余节点进行调度,覆盖漏洞较多,导致调度效果较差。针对上述问题,提出一种新的舰船编队网络多覆盖冗余节点自动调度方法。该方法主要分为2步:明确舰船编队网络拓扑结构,为下一步调度多覆盖冗余节点做准备;根据得到的网络拓扑结构明确舰船编队网络传感器节点分布,计算各节点之间的覆盖率,以此判断该节点是否为多覆盖冗余节点,并对多覆盖冗余节点进行休眠处理,即完成自动调度。结果表明:与基于差分算法和基于能量预测2种传统方法相比,本方法的覆盖漏洞个数分别减少3个和5个,证明调度效果更优。     

层次化水下通信网络移动节点双向认证系统

现有的层次化舰船网络移动节点双向认证系统存在着认证效率低的弊端,为此提出层次化舰船网络移动节点双向认证系统设计研究。层次化舰船网络移动节点双向认证系统沿用现有系统的硬件设备,主要对软件进行设计。层次化舰船网络移动节点双向认证系统软件设计主要包括注册模块、登录模块与认证模块,通过软件设计的应用实现了层次化舰船网络移动节点双向认证系统的运行。采用移动节点单向认证系统、移动节点有限元认证系统与设计的移动节点双向认证系统进行对比实验分析,相较于其他2种认证系统来说,设计的层次化舰船网络移动节点双向认证系统运算量与运算时间较少,充分说明设计的层次化舰船网络移动节点双向认证系统具备更高的认证效率。     

多节点船用环形供电网络短路研究

船用环形供电网络是船用电力系统发展的必然趋势。本文针对四节点以上环形供电网络，提出了复杂环形供电网络短路电流的计算方法，介绍了该方法的基本原理，给出了算例，并在MATLAB／Simulink仿真环境中进行了数字仿真。     

多数据源舰船通信网络节点安全态势评估研究

传统舰船通信网络节点安全性评估准确率较低,对此提出新型多数据源的舰船通信网络节点安全态势评估方法。引入节点易损性容忍概念,计算当前舰船网络节点的最大易损性容忍率,判断通信节点易损类型,对当前舰船所使用的3类通信网络节点拓扑结构分别进行节点安全态势分析,根据计算结果评估当前状态,实现通信网络节点安全态势的整体评估。实验数据表明,提出的多数据源舰船通信网络节点安全评估较传统评估方法相比,节点传输安全性指标评估准确率提高15%,节点路径契合率指标评估准确率提高22%,可以有效提高节点评估准确度。     

云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法

普通船舶固定节点修复方法,在定位节点位置时,易出现较大偏差,且需要较长的修复时间。为解决此问题,提出云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法。通过船舶云数据的划分、Apriori算法的改进,完成船舶云环境的搭建。通过船舶固定节点性能指标的确定、固定节点精确转移率的确定,完成云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,可以准确定位节点所处位置,大幅度缩减修复完成时间。     

大数据分析下舰船网络异常节点快速定位优化方法

为了提升舰船网络通信质量,实现信息参量的无误传输,提出一种基于大数据分析的舰船网络异常节点快速定位优化方法。以异常节点群落作为舰船行进信息的初始分类标准,分别计算单向传输信号差与双向传输信号差,完成最基本的舰船网络异常节点定位。借助大数据分析理论,对节点传输间距与数据定量差进行优化处理,实现新型舰船网络异常节点快速定位优化方法的顺利应用。实验结果表明,与优化前的节点定位算法相比,优化后方法的数据源码传输率极值可达87.3%,满足舰船网络通信环境的实际应用需求。     

基于粒子滤波的声呐图像目标跟踪算法研究

声呐图像目标跟踪技术在水下UUV作战系统中具有重要意义,由于水声环境复杂,噪声干扰严重,导致声呐目标跟踪效果欠佳。本文针对UUV声呐成像特点,首先给出一种改进的Curvelet变换图像增强方法,可以有效降低声呐图像噪声并在一定程度上增强目标图像的边缘。并此基础上,提出一种基于粒子滤波的声呐目标跟踪算法以获得更为准确的目标跟踪效果。仿真结果表明,相较于传统声呐目标跟踪,该方法具有更好的目标跟踪精度以及鲁棒性。     

动态规划算法在被动声呐目标检测中的应用

基于动态规划的检测前跟踪方法可用于检测跟踪低可观测目标。它利用检测前跟踪的技术在检测目标的同时给出目标航迹的优点,实现对低信噪比下目标的检测与跟踪。本文分析了动态规划法进行弱小目标检测的基本原理,结合水下目标检测的特殊性对该算法进行了修正,得到了适应水下目标的检测前跟踪方法。通过实际的海试数据进行验证,证实了检测前跟踪技术在水声领域进行目标检测跟踪的可行性。     

水下多目标跟踪的网络层次决策方法

水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点．目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响．本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法．该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点．仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法．     

MIMO声呐目标检测性能分析

重点研究MIMO声呐的目标检测性能,为MIMO声呐布阵方式和工作模式等的选择提供理论依据。通过理论分析给出了MIMO声呐接收机工作特性(ROC)曲线的表达式,分别包括并列式和分布式MIMO声呐,同时给出了相控阵、SIMO和MISO等形式声呐的ROC表达式。通过示例比较了相同情况下并列式MIMO声呐、分布式MIMO声呐、相控阵声呐和常规多基地声呐的ROC曲线。结果表明,相同条件下相控阵声呐波束指向方向上的目标检测概率高于并列式MIMO声呐,做脉冲积累的并列式MIMO声呐可以得到与相控阵声呐相同的检测性能,低信噪比时并列式MIMO声呐和相控阵声呐的目标检测概率高于分布式MIMO声呐,高信噪比时分布式MIMO声呐可以得到较高的检测概率,采用多个发射阵元的分布式MIMO声呐性能优于使用一个发射阵元的常规多基地声呐。     

基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究

水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要研究的是声呐图像处理类型。本文充分利用基于小波变换的图像滤波技术、图像分割技术、特征提取技术等,改善了船用水下目标识别技术的工作效率和工作精度。     

舰艇主被动声纳方位航迹信息融合研究

介绍了舰艇水声融合系统位置级融合的典型融合技术.重点研究了舰艇水声系统中一部主动声纳和一部被动拖曳线列阵声纳航迹关联的融合,主要是在等样本容量条件下的航迹关联方法,并对融合性能进行了分析.     

基于统计量的声呐图像目标检测算法

水下声呐图像目标检测问题是一项重要而困难的工作,采用滑动窗计算图像中各像素点处邻域像素灰度的统计量,利用最大熵图像分割算法确定检测阈值,并利用均值、标准差、偏态和峰度等统计量对算法进行了仿真验证,对声呐图像中的目标回波区和阴影区域均可实现较好的检测效果。结果表明,该方法具有原理简单、运算效率高、实时性好等特点,具有较强的工程应用价值。     

基于动态规划法的线谱跟踪研究

针对线谱跟踪问题，应用动态规划算法进行研究。选取线谱的特征量构造了代价函数Ф，化为多段判决问题，从谱图中提取最佳路径。     

基于几何特征的声呐图像人造目标检测算法

针对高频声呐图像目标检测问题,基于数学形态学算子,提出了一种新的快速目标检测算法.该算法通过定义多尺度多形状的形态结构元素,对各像素点进行形态开闭运算,并采用阈值评判方法实现目标检测.仿真结果表明,该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中岩石等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取.     

联合NSCT模糊域的声呐图像目标增强方法研究

提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）结合模糊域的噪声抑制和目标增强方法。使用NSCT将含噪声呐图像分解为不同的频率和方向响应子带,利用V-Bayes估计理论推导了模型的相应非线性二元阈值函数对NSCT系数的子带进行去噪。结合领域信息和空间信息构造模糊特征,再构建出模糊隶属度收缩函数对降噪后的NSCT分量执行二次降噪,最后以重建降噪后的声呐图像数据,使用综合数据和效果图示例来证明所提出的方法能够有效的去除声呐图像噪声,且优于基于小波变换的阈值去噪方法。