云计算在舰船远程实时监控系统中的应用

随着现代信息技术发展,舰船监控系统也朝着智能化及信息化发展,同时随着监控数据的急速增长,如何实时从海量监控数据中挖掘出有效信息是现代船舶远程实时监控系统的瓶颈所在。云计算平台利用分布式架构﹑云存储及并行计算技术,在大数据信息处理效率方面具有很大的优势。本文将现有的开源云平台Hadoop引入船舶远程实时监控系统,在研究基于云平台的监控系统架构基础上,改进监控系统中的并行数据查询算法,最后给出仿真结果。     

远程云平台在舰船实时监控系统中的应用

舰船航行数据大量增加,采用传统系统受到服务器存储空间限制影响,导致监控效果较差,无法保证舰船行驶安全。因此提出远程云平台在舰船实时监控系统中应用研究。依据系统总体架构,可将其分为船载终端、远程云平台、监控中心3个部分,使用BDG-MF-07北斗船载终端,启动一键式紧急报警功能,支持可扩展AIS船舶防碰撞报警,设计远程云平台,为系统提供远程安全通信功能,通过对监控数据采集与处理,完成监控中心设计。研究远程云平台在软件功能中的应用,采用TPUT算法对监测到的数据进行汇聚处理,最后确定查询故障位置。由实验结果可知,该系统监控效果最高可达到95%,具有良好监控性能。     

分布式海上舰船远程监控系统算法研究

海上舰船机舱监控系统通过对机舱内运行的动力系统监控,实时获取运行的参数及状态,通过对数据及图像的分析处理来发现或预知问题以便及时修理。所以一个精确﹑实时性好的舰船监控系统是保障其航行安全必不可少的设备之一。相比较于传统的单中心平台舰船监控系统,分布式网络监控平台具有更高的时效性。本文在研究现有舰船机舱监控系统的基础上,对系统中的数据库建立﹑大数据融合以及图像信号处理以及实时性通信等关键问题进行优化,并给出系统的整体实现方案。     

舰船监控网络异构监控数据自适应存储方法

为快速有效存储舰船监控网络异构监控数据,提出舰船监控网络异构监控数据存储方法。此方法主要用于优化舰船监控网络监控数据云存储平台的存储效果,多个舰船监控设备,经多个虚拟网关在数据接口层统一接口的使用下,将异构监控数据发送至数据处理层;数据处理层使用基于聚类的异构监控数据分类方法,将异构监控数据按照来源分类;分类后数据发送至分布式数据存储层,使用基于自适应分配的异构监控数据存储方法,结合分布式数据存储模型的可用容量与带宽状态,将分类后监控数据以自适应分配方式,存储于性能最优的存储模型,完成自适应分配存储。实验结果表明,此方法具备舰船监控网络异构监控数据自适应存储能力,存储效率、成功率显著提高。     

基于云平台的舰船维修费用预测模型

目前研究的舰船维修费用预测模型预测准确率较低,导致成本开销过大。为了解决上述问题,研究了基于云平台的舰船维修费用预测模型。将舰船维修费用的关联性数据利用云平台存储在预测模型中,采用大数据聚类方法对舰船维修费用进行预测,提高舰船维修费用的预测和调节能力,减少舰船维修工程的不必要开销,提升预测舰船维修费用的准确性和舰船维修速度,对舰船维修费用约束指标参量进行分析,提高舰船维修费用的控制能力,优化舰船维修费用预测模型。实验结果表明,云平台的舰船维修费用预测模型能够有效提高预测准确率,减少成本。     

基于RBF神经网络的舰船监控通信软件设计研究

构建舰船的综合性网络系统是现代舰船的发展方向。为了能够将舰船上的各种信息进行共享,提高舰船的智能自动化程度,增强舰船的安全性,舰船上的所有子系统都必须整合到一个统一的信息共享平台。舰船上的部分电子设备实现了网络化,但是不同的电子系统之间的数据传输协议及其传输方式有着很大的区别,因此系统与系统之间的信息无法共享。本文设计了一种监控通信系统,可以在舰船上不同电子设备之间进行数据的交换以及监控。本课题的研究对我国舰船上监控通信网络的发展有着重要的指导作用。     

大型舰船穿越海上桥梁过程安全性远程监测方法分析

为了提高大型舰船横穿桥梁时,其远程监测的有效监控范围,设计提出了一种基于舰船轨迹分析的新型安全性远程监测方法。建立固定坐标系和舰船航行坐标系,根据舰船航行重心G,明确船舶航迹及船位,通过三维点云数据提取技术,提取航迹特征值,根据聚类计算结果,求取船舶未来过桥时的有效路径及间距,建立远程传输通路和后台分析模块,通过知识库内预设的逻辑处理分析程序,对当前船舶轨迹特征信息和预设轨迹特征信息进行测评,实现舰船安全性远程监测。实验数据显示,该方法在顺向风流环境下,对舰船安全性远程监测有效监控范围提高了29%,说明该方法确实可以提高远程监控的有效监控范围,具有明显优势性。     

舰船视频监控数据压缩算法的设计

数据压缩算法是舰船监控视频系统中的重要技术,直接影响舰船监控视频传输的实时性,针对当前舰船监控视频数据压缩算法存在压缩比小、信息丢失严重等不足,设计了基于剪切波变换和压缩感知算法的舰船监控视频数据压缩算法。首先对当前舰船监控视频数据压缩算法进行研究,找到各种算法存在的局限性,然后对舰船监控视频原始数据进行去噪处理,减少噪声传输所占的通信资源,并采用剪切波变换对舰船监控视频数据进行分解,最后采用压缩感知算法对剪切波变换系数进行压缩处理,减少舰船监控视频数据规模,并通过剪切波反变换对舰船监控视频数据进行重构。与对比舰船监控视频数据压缩算法的仿真对比测试结果表明,本文算法能够在保持舰船监控视频数据原始信息的基础上,对舰船监控视频数据进行了最大限度的压缩,而且舰船监控视频数据压缩速度快,获得了对比算法更加理想的舰船监控视频数据压缩结果。     

嵌入式控制器在舰船电力监控系统中的应用

考虑到传统监控系统在准确性和实时性方面无法满足系统设计需求,提出了嵌入式控制器在舰船电力监控系统中的应用。在设计系统总体架构的基础上,引入嵌入式控制器工作原理,设计舰船电力监控电路,完成了系统的硬件设计。通过采集舰船电力数据,设计舰船电力监控算法,完成了系统的软件设计,实现了舰船电力数据的监控。测试结果表明,基于嵌入式控制器的舰船监控系统在准确性和实时性方面都具有更好的性能。     

云平台的舰船实时动态任务调度研究

传统舰船任务调度算法存在任务指令数据实时性差,任务调度处理与任务下达之间存在时间差,造成任务调度结果与任务更新的不对称。为了解决此问题,提出云平台的舰船实时动态任务调度研究。通过神经网络算法,融合云平台计算技术,对任务调度进行瞬态高速计算,缩短调度任务处理时间;引入实时任务调度算法,对瞬态任务计算进行实时动态任务流数据辅助计算,以此保证调度任务处理与任务下达数据的对称性,最大限度减小任务调度时间差。与传统调度方法对比数据表明,提出的云平台的舰船实施动态任务调度算法,能够有效缩短时间差至0.086 s。     

安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统

针对舰船监控网络病毒检测系统检测结果精度较低的问题,设计安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统。在此次设计中沿用原有舰船监控网络病毒检测系统硬件,着重进行系统软件设计。通过构建软件框架进行软件设计,设定病毒规则库并对网络数据进行捕获;将捕获后的数据通过滤波进行预处理;采用聚类的方式进行数据挖掘并构建病毒特征库;将网络中的数据与病毒特征库进行匹配,完成网络病毒的检测。至此,安全防护环境下舰船监控网病毒检测系统设计完成。构建对比试验,对比检测范围体现检测精度。与原有系统相比,此系统检测范围更加完成。由此可见,此系统检测精度更高,检测更有效。     

云环境舰船目标检测与跟踪

目标检测与跟踪是舰船应用中的一个重要研究方向,针对当前舰船目标检测与跟踪存在的一些难题,为提高舰船目标检测与跟踪效果,设计了一种云环境下的舰船目标检测与跟踪方法。首先收集舰船目标检测与跟踪的数据,并对舰船目标的背景进行建模,然后采用卡尔曼滤波算法实现舰船目标检测与跟踪,并利用云环境作为舰船目标检测与跟踪的平台,最后在Matlab 2016平台上进行仿真实验,测试舰船目标检测与跟踪的效果,本文方法的舰船目标跟踪精度高,具有良好的舰船目标跟踪实时性。     

舰船信息融合系统中的网络安全态势模型研究

我国领海面积辽阔,海洋资源丰富,为了加强对海洋资源的监控,提高我国海上运输与资源开采的水平,建立有效的海上雷达监控系统和船舶自动识别系统AIS具有重要的战略和商业价值。信息融合技术,特别是传感器信息融合技术是海上监控系统和AIS系统的关键技术,决定了海上监控、舰船识别系统的工作效率和精度。近年来,互联网技术发展迅速,舰船信息融合系统的信息安全性引起了国内外研究人员的重视,特别是军事领域的监控系统信息安全。本文针对舰船信息融合系统的网络安全问题,建立相应的网络安全态势评估模型,并在此基础上对舰船信息融合系统的数据融合进行仿真分析。     

云平台船舶状态实时监控系统

为了实现船舶的有效监管,本文结合云平台技术开发了一种船舶远程状态实时监控系统,详细介绍了该实时监控系统的基本框架、基于云计算平台的数据处理模块和数据采集模块设计。该船舶状态实时监控系统能够利用局域网和CAN总线等数据链路,快速获取船舶的实时状态参数,有助于提高船舶航行的安全性。     

基于分布式云平台船舶监控结构体系研究

船舶行业以及新兴技术的迅速发展,使船舶监控系统的数据存储量越来越大,数据的复杂程度也越来越高,传统的单中心数据处理模式已无法满足监控实时性、高效性的要求。云计算是大数据存储、处理、挖掘分析的新技术,对于分布式船舶监控系统数据挖掘技术的提高具有重要的意义。本文从云平台架构、分布式船舶监控系统算法、船舶监控系统设计等方面研究云计算技术在分布式船舶监控系统中的运用,并进行了仿真实验。     

VHF技术在舰船实时动态监控系统开发的应用

舰船实时动态监控系统融合了导航、监视、通信、控制、显示以及管理等诸多功能,属于综合性航行系统,被广泛应用于现代航海领域中。长期以来,舰船实时动态监控系统的重要性也逐渐突显出来,在实际应用过程中,也应与时俱进地实现创新发展。作为舰船的重要组成部分,该系统的核心作用也不容小觑,属于全新航海技术,能够确保海上航行的安全性,并不断优化舰船航行效率。特别是在实践应用方面,舰船实时监控的能力得以提高,可以有效降低舰船之间的碰撞率,为舰船的安全稳定行驶提供了必要保障。     

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WSN的舰船液舱监控系统网络设计开发

在舰船处于海上航行的状态下,为确保其安全行驶并完成航行任务,不仅要保证舰船燃油、润滑油以及淡水等液舱装载的液位、液量以及液温与航行需求相适应,舰船同样要具备较强的稳性。基于此,本文将WSN作为主要技术,科学合理地设计并开发舰船液舱监控系统网络,进一步优化系统的自动化特征,全面提升舰船行驶可靠性以及安全性,尽量降低人力资源实际消耗量,增强工作质量与效率,借助舰船液舱监控系统网络,有效规避液体外溢而严重污染海洋环境现象的发生。     

舰船轮机实验室中的智能监控系统设计

监控覆盖率较低、处理监控数据等待时间较长,是现有舰船轮机实验室中监控系统存在的主要弊端。为有效解决此问题,在原有系统基础上进行改进,设计新型舰船轮机实验室中的智能监控系统。通过功能模块设计、通信接口设计,完成系统硬件设计。通过软件体系结构设计、智能监控中心结构设计、数据库设计,完成系统软件设计。通过设计对比实验的方式,证明新型系统与普通系统相比,提升监控覆盖面积,大幅缩短处理监控数据等待时间。     

云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。