舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控研究

现有的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法,存在着调控跨度较大的缺陷,为此提出舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法。采用GCC编译舰船移动网络大数据中间表示,以此为基础,经过迭代计算完成网络大数据的切片,并得到大数据切片流概率,以切片流概率为依据,构建贝叶斯网络-概率模型,稳定调控大数据切片流概率,实现了舰船移动网络大数据切片流概率的稳定调控。实验结果表明,与现有的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法相比,提出的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法极大地降低了调控跨度,充分说明提出的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法具备更好的调控效果。     

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

混合云存储中海洋大数据的迁移算法研究

随着云技术的快速发展,云存储为数据管理提供了更加有效的方法。为了有效管理日益扩增的海洋数据,本文利用混合云存储的方式,结合数据迁移算法对传统的海洋数据管理方法进行改进。实验结果表明,本文所描述的方法能够有效提高数据访问速度,降低管理成本。     

基于蚁群算法的舰船网络云资源调度

在应用现有方法时,由于任务执行与任务调度性能存在问题,因此在舰船网络云资源调度方法的设计中应用蚁群算法,提出一种基于蚁群算法的舰船网络云资源调度方法。在基于蚁群算法对舰船网络云资源调度方法进行设计的过程中,首先需要对舰船网络云资源实施初始化处理。每只蚂蚁都携带着基本任务信息,在此基础上对各资源可能被选的概率进行计算。根据蚁群算法对舰船网络云资源调度模型进行构建,模型由云资源代理模块、云资源目录模块、用户模块、用户代理模块构成。通过进行任务执行时间与调度任务总效用的对比实验,证明该方法的任务执行时间更短、调度任务总效用更高,实现了任务执行与任务调度性能的提升。     

舰船通信网络大数据的存储机制设计

受数据库存储容量的影响,传统的舰船通信网络大数据存储机制存在存储误差高的问题。针对这一问题设计舰船通信网络大数据存储机制,存储架构分为前置通信平台数据库、生产数据库、关系数据库、分析数据库,建立检索机制,标记通信函数,确定初级编码函数值,明确特征信息,通过路由服务器、配置服务器、数据分片优化设计存储机制私有云。实验结果表明,相较于常规的存储机制,给出的舰船通信网络大数据存储机制信息存储误差降低了37.32%,更适用于舰船通信。     

大数据时代网络云技术在港口航道企业应用探讨

在对港口航道建设行业信息化管理系统现状调研基础上,结合业务特点,分析了港口航道建设企业对大数据云应用在企业管理和业务发展的需求,提出了港口航道建设企业大数据云应用平台建设原则,探讨了港口航道建设企业大数据时代云技术应用的设想。     

大数据环境下舰船环形通信网络信息云挖掘方法

针对舰船环形通信网络受到噪声干扰,信息挖掘结果置信度较低的问题,在大数据环境下提出了一种新的舰船环形通信网络信息云挖掘方法。确定数据集,通过协同处理完成数据清洗,基于大数据环境选取数据集,预处理舰船环形通信网络信息,离散分析并确定数据离散特征,通过自动跟踪方法直接将挖掘结果显示在用户界面,实现舰船环形通信系统数据的云挖掘。实验结果表明,大数据环境下舰船环形通信网络信息云挖掘方法能够很好地分析通信网络数据特征,实现分类挖掘,降低误码率,提高整体性能。     

基于大数据的船舶网络数据资源调度模型构建

船舶数据设备种类在不断增加,目前船舶数据调度方法在实际应用存在调度量低且精准度差的情况。因此对基于大数据的船舶网络数据资源调度模型进行构建,通过对模型特点分析后,进行大数据船舶网络数据资源调度模型构建,模型通过对大数据相似度进行计算后对数据中干扰进行过滤,对过滤后数据进行子任务量分配,从而对整体数据定义分类,最终实现分类后的大数据调度。通过仿真实验,对船舶网络大数据资源调度模型与传统船舶网络数据调度方法的数据调度总量以及数据调度精准度进行对比,证明模型构建的有效性。     

基于密码学原理的舰船网络数据保持机制

传统数据保持机制修复网络节点时,对原始数据内容覆盖不全面,导致数据加密时间较长,编码完整性较差。为此,提出基于密码学原理的舰船网络数据保持机制设计。在舰船网络数据访问和存储过程中,利用密码学原理,随机编码网络数据,修复并构造新的数据块,复制分割后进行安全存储,再根据冗余数据块形成向量,译码还原出原始网络数据,完成数据保持机制构建。部署舰船网络环境进行对比实验,结果表明,此次设计机制相比传统机制,加密时间缩短了2.611 s,编码占比提高了3.76%,编码数据更加完整,充分保证了舰船网络数据安全性能。     

基于数据丢包的网络控制系统的模型及稳定研究

随着互联网技术的发展,以太网逐渐被引入到工业控制领域.对于一个网络控制系统,网络带来的系统时滞和丢包是不可避免的,因此,在对网络控制系统的建模中,必需重点考虑时延和丢包的影响.研究网络控制系统的丢包模型,针对该模型用传统的PID算法对系统进行仿真实验,并分别阐述了在网络丢包情况下,控制系统的稳定性问题.     

基于大数据和云平台的舰船远洋实时监控系统

本文提出一种基于大数据和云平台的舰船远洋实时监控系统,详细分析了云平台技术的原理以及优势,并设计了系统的整体架构以及舰船监控终端的结构,并给出了云平台建设的要点以及发展方向。系统有效解决了监控数据存储的安全性以及容量问题,有效降低了监控系统的建设成本,系统实时性好,可靠性高。     

基于云计算的舰船网络被动数据快速关联算法

传统的网络被动数据关联算法存在计算复杂,迭代次数过多的问题。为此提出基于云计算的舰船网络被动数据快速关联算法。采用目标假设的方法,去除被动数据中的虚假目标,构建约束条件,初始化拉格朗日乘子,通过云计算的方式求取目标函数对偶解,获得关联数据结果集,实现舰船网络被动数据快速关联。测试结果表明,与传统的被动数据关联算法相比,舰船网络被动数据快速关联算法利用云计算,简化了运算,减少了迭代次数,使得算法快速收敛。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

基于ICP算法的内河岸线点云数据配准方法*

激光雷达作为一种扫描精度高、数据信息丰富的新型测绘装备,目前正逐步应用于内河岸线监测领域。由于内河岸线的跨度远大于激光雷达的量程,因此需要让激光雷达在不同地点多次扫描以获取完整的岸线轮廓数据。为了解决这种多站点扫描所带来的多站点云数据配准问题,在传统的ICP（最近迭代点）配准算法的基础上,实现了基于KD-Tree数据结构的ICP配准算法。该算法不仅能够将多站点云数据配准至某个统一的坐标系内,而且有效减少了ICP配准算法的数据搜索范围,提高了配准的准确率。经过多次实地测试可以发现,本算法能够有效减少配准时间,并达到相应的配准精度要求。总体来说,算法具有良好的点云配准效果。     

基于大数据的船舶环形网络信息加密研究

针对传统方法存在的加密效果差问题,提出了大数据的船舶环形网络信息加密传输仿真方法。依据网络信息加密传输仿真原理,采用四维混沌映射生成一组信息二值密钥流,输入混沌分组加密网络对信息进行迭代运算,并对其进行优化处理,使用二值密钥流控制数据像素,并排列加密优化分配后的传输信道码流,输入网络信息主密钥,产生二值密钥流,经过混沌加密迭代处理后,将输出的网络信息重构为密文数据,由此完成船舶环形网络信息加密传输仿真。通过实验对比结果可知,该方法最高加密效果可达到92%,实现了大数据的船舶网络信息加密传输安全性。     

基于大数据分析的船用通信网络优化调度算法

为了提高船用通信网络优化调度效果,设计了基于大数据分析的船用通信网络优化调度算法。首先分析了船用通信网络优化调度原理,指出了影响船用通信网络优化调度结果的因素,然后收集船用通信网络优化调度的数据,采用大数据分析方法中的相关向量机和时间分析算法对船用通信网络优化调度问题进行建模,最后进行了船用通信网络优化调度算法性能的测试实验。结果表明,大数据分析算法解决了当前船用通信网络优化调度中存在的一些难题,提高了船用通信网络优化调度精度,船用通信网络优化调度时间得以减少,提升了船用通信网络优化调度效率,具有一定的实际应用价值。     

基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。     

海洋大数据混合云存储的迁移模型分析

随着GPS,GIS,RS等技术在海洋监测领域的应用,我国建成了完善的监测网络,导致海洋信息数据成指数级别增长。为了解决该问题,云计算技术在海洋信息管理领域得到广泛的应用。云计算技术把不同的计算资源进行逻辑重组,利用海量存储空间和强大的计算能力实现对海量数据的处理。数据迁移技术将数据在不同的存储介质间或者不同系统间进行迁移,来实现系统负载均衡。本文研究了云存储技术在海洋大数据存储和管理方面的应用,同时提出了基于云存储的数据迁移模型,并进行仿真实验。     

大数据背景下的海上信息系统云平台研究

首先建立大数据背景下的海上信息系统云平台架构,然后根据云平台的特点,阐述基于大数据的云平台的实时动态任务调度,并对节点的性能特征和任务调度的时间进行仿真实验。实验结果表明,通过实时动态任务调度算法,能够实时的评估系统节点的真实工作状态。