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。     

舰船通信敏感数据动态可信度量方法

舰船通信网络中存在大量的敏感数据,这些数据传输过程的安全性具有重要意义。可信计算是一种提高通信网络安全性的重要手段,首先描述可信计算的基本内容,然后基于可信计算设计一种舰船通信系统的数据安全平台,最后针对舰船通信系统的敏感数据共享问题,探究数据域的密钥分发算法,对于提高舰船通信系统敏感数据的安全性有重要作用。     

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。     

舰船通信网络数据多路径嵌入式传输方法

针对舰船通信网络数据拥塞,传输不完整的问题,提出了舰船通信网络数据多路径嵌入式传输方法。预测数据平稳性,清除噪声数据,确保传输数据均在传输通道内,计算通信网络节点和感知目标之间的距离,根据最短距离确定最佳路径,独立维护子集和元数据,并根据任务顺序进行存储资源分配;采用嵌入式终端对数据进行重构,查询、读取数据,结合自适应传输方式进行数据传输。实验结果表明,该方法数据传输完整,且数据传输拥塞控制结果与理想值相差3 bit,具有高效、完整的传输效果。     

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。     

舰船通信网络多维离散数据自动加密方法

传统的数据加密方法采用公钥加密的形式,对于多维离散数据的加密耗时长并且加密效果难以保证。针对上述问题,本文将研究舰船通信网络多维离散数据自动加密方法。对舰船通信网络进行混沌计算后,生成多维离散数据加密密钥。根据SM4加密算法原理,使用生成的密钥实现对数据的加密。通过与传统数据加密方法的对比实验,验证了研究的加密方法相比平均降低了约5.98%的数据丢失率,并且加密时间更短,使用性能更优。     

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。     

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。     

舰船编队通信网络混合数据智能调度方法

为避免舰船编队通信网络在数据传输时出现网络堵塞和冲突,提高数据传输速率,研究舰船编队通信网络混合数据智能调度方法。分析舰船编队通信网络结构,根据舰船通信网络状态,构建混合数据智能调度优化目标函数,基于深度学习网络的优化方法,获取最佳混合数据智能调度方案。经实验验证可知,该方法可有效降低混合数据传输时延与路由开销,提高分组投递率,避免通信网络发生堵塞现象。     

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。     

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。     

舰船通信系统中的数据加密算法

随着舰船通信系统之间的联系性逐渐加强,通信过程中数据所遭受攻击的情况不断增加。常规加密算法仅使用单一密钥完成系统中全部数据的加密工作,无法提升数据的抗攻击性,导致通信系统安全性下降。针对此问题,设计新型舰船通信系统中的数据加密算法。使用大数据消冗算法,完成数据预处理。根据处理后数据特征,设定多层级密钥。将密钥与数据压缩技术相结合,构建数据压缩加密单元。至此,舰船通信系统中的数据加密算法设计完成。经算例分析验证,新型加密算法可有效提升数据抗攻击性,保证通信系统数据安全。     

舰船综合数据通信系统浅析

目前舰船通信现状与现代海战需求尚有差距,发展舰船综合数据通信系统则是缩短这一差距的有效途径。本文对我国新近研制的舰船综合数据通信系统的系统性能、系统配置和通信技术进行了分析,并对其进一步完善提出了构想。     

舰船通信网络的数据状态识别方法

传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法。通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态。实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态。     

大数据背景下舰船通信信息资源提取方法

在现有舰船通信信息资源提取方法中,经过整合处理得到的信息资源数据编码结构混乱,导致提取数据精度较低。为此,设计一种大数据背景下舰船通信信息资源提取方法。利用大数据技术编码信息资源特征后,设定局部性约束条件,确定舰船通信信息资源特征。构建信息资源阈值识别判断公式,根据计算得到的识别阈值,完成对信息资源的提取。设定实验环境后,准备通信信息数据,分别使用2种传统资源提取方法以及文中设计的资源提取方法进行对比实验,结果表明,文中设计的资源提取方法提取精度最高。     

舰船通信网络高机密数据传输协议方法研究

舰船通信网络高机密数据传输协议是确保舰船通信数据安全的保障,数据传输效率对高机密数据的传输有着非常重要的影响。传统的舰船通信网络高机密数据传输协议方法由于各种原因,仍然存在加密/解密时间消耗较长等缺点,不利于高机密数据的高效传输。基于此,提出一种舰船通信网络高机密数据传输协议方法。通过协议初始化、用户注册登录和高机密数据传输等步骤,完成舰船通信网络高机密数据传输协议方法的设计。通过对比实验,与传统的方法作对比。实验结果表明,与传统的方法相比,提出的协议方法的加密/解密所用时间缩短了数倍,大大提高了高机密数据的传输效率。     

舰船电子通信系统非平稳数据自动修复方法

非平稳数据自动修复是舰船电子通信系统研究中的一个重要问题,本次研究针对传统自动修复方法修复率低,影响非平稳数据修复质量的问题,提出一种新的方法。该修复方法主要分为两部分,一部分为非平稳数据自动检测,检测采用遗传算法来完成;另一部分是在检测结果的基础上,利用决策树对非平稳数据进行弥补。结果表明:随着非平稳数据比率的增长,本方法的修复率跨度为5.4%,传统方法的修复率跨度为16.2%,二者对比,本方法的修复效果更好,更能保证数据的完整性。     

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%。     

高噪声环境下舰船通信语音信号增强方法研究

在海洋中航行的船舶,由于海浪和机械噪声的干扰,会对船舶的通信导航造成很大的影响,本文主要研究了高噪声环境下的船舶语音通信方法,通过对通信语音信号的编码进行优化,可以有效提高语音信号的信噪比,从而可以显著增强船舶的通信能力,提高了航行安全性。     

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