基于云存储的船舶通信数据存储平台设计与应用

随着海洋各类电子信息广泛应用,传统的基于单中心的通信数据存储平台性能已经越来越不能满足数据类型及数据量的极速增长。基于云平台的存储系统可以通过分布式的物理资源对数据进行统一存储,不仅提高了存储数据效率,并且通过云存储中心可以对各种类型的存储数据进行检索,可实现不同物理地址数据的共享。本文针对不同区域的船舶AIS系统,在研究AIS数据信息特征的基础上,设计基于云存储的信息共享平台,最后进行仿真。     

基于云平台和分布式处理技术的船舶数据采集系统

船舶在工作过程中,许多数据以及相关参数需要采集,针对当前船舶数据采集系统可扩展性差,工作速度低,数据采集准确差的不足,设计了基于云平台和分布式处理技术的船舶数据采集系统。首先对当前船舶数据采集系统研究现状进行分析,指各种船舶数据采集系统的局限性,然后结合云平台和分布式处理技术的优点设计了船舶数据采集系统,最后通过具体仿真实验分析船舶数据采集系统的性能,结果表明,本文设计的船舶数据采集系统不仅可以同时对各种数据进行实时、在线采集,加快了船舶数据采集速度,降低了船舶数据采集误差,使得船舶数据更加完整、可靠,而且船舶数据采集系统的整体性能要明显优于参比的船舶数据采集系统。     

无线网络在船舶数据存储系统中的应用

船舶数据存储系统需要及时对大量数据进行存储调用操作,而当前的系统优化主要以减少数据冗余为主,虽提升了系统性能,但是也降低了系统操作效率。为改进上述缺陷,结合船舶航行需求提出基于无线网络的存储系统优化方法,研究无线网络在船舶数据存储系统中的应用。将存储系统节点接入无线网络,在无线网络通信协议下,设计数据缓存反馈流程。并利用前项搜索规划系统节点状态,设计丢失数据恢复机制,从而优化系统的操作效率。经过实验测试,应用无线网络的系统其吞吐量平均提升了约30.5%,同时节省了系统的能量消耗与操作时间,性能得到了明显提升。     

基于大数据的船舶高密度信息安全存储系统设计

针对传统船舶高密度信息安全存储系统安全性差的问题,设计一种基于大数据的船舶高密度信息安全存储系统。系统的硬件部分,设计SIP安全芯片与存储控制器,对系统中信息采集、转换和解码,解码后存入到存储控制器中;系统的软件部分,采用二进制算法对船舶高密度信息进行编码,并设置密钥,对系统信息进行加密,在此基础上,对信息聚簇处理,将处理完成的船舶高密度信息发送至硬件存储控制器中,完成船舶高密度信息的安全存储。实验对比结果表明,此次设计的基于大数据的船舶高密度信息安全存储系统比传统系统安全性强,能够保证船舶高密度信息的安全存储。     

船舶大数据信息中心的高性能存储架构设计

随着海上航运业的不断发展,船舶的航运数据、航行轨迹数据、港口航线数据等都呈现爆炸式的增长,为了对海量船舶数据信息进行更好地存储和处理,有必要研究一种具有高性能的船舶数据存储系统,该系统不仅具有快速的数据存储能力,还应具有高效的数据检索功能。本文首先介绍HBase数据库的基本原理,然后基于数据库原理设计一种高性能的存储架构,并详细介绍了该架构的基本组成。测试实验表明,该高性能存储系统在数据量大时具有存储速度快等优势。     

基于大数据的船舶雷达信息存储优化方案研究

随着海洋信息技术的发展,船舶雷达数据呈几何级增加,传统的本地服务器存储架构已经越来越不能满足现代船舶雷达数据容量需求,云存储逐渐成为雷达数据存储主流技术;同时,由于海上通信网络较易受到外界攻击及环境干扰,云存储平台需要更为安全的高密度加密技术。本文研究了基于大数据的船舶雷达云存储平台,设计了一种高密度加密算法CP-ASBE,最后进行仿真。     

物联网在船舶存储系统中的应用研究

随着现代海洋运输业的发展,各个船舶之间、船舶与港口、船舶与调度系统已经成为一个整体网络。同时,由于用于海洋探测及安全运行的设备越来越多,设备之间的数据存储及数据交互出现爆发式增长,如何能够有效的对这些信息进行存储及数据分发是船舶存储系统实现的关键。本文研究基于物联网技术的DDS技术在船舶存储系统上的应用,分析基于No SQL及RDB技术的数据联合存储架构,并对此方案进行仿真,实现了海量数据的高效存储及分发查询。     

基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统设计

随着船舶领域信息化、数字化水平的提高,船载信息化设备产生的数据量越来越大,如船舶自动识别系统、电子海图系统等,船舶航行数据中包含大量的潜在价值信息,对船舶航行数据进行挖掘能够获取船舶航迹特征,对于海事监管、航行交通管理等有重要的作用。本文研究一种基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统,云计算平台能够处理海量的船舶航行数据,并通过服务架构和数据库技术,将船舶的航行数据进行可靠的存储和备份。本文重点介绍云计算技术的核心内容、船舶航行数据存储系统的构成、数据库技术以及系统的软件开发关键环节,具有一定应用价值。     

基于云存储的海量海洋监测数据平台设计

海洋监测数据规模较大,当前平台处理数据能力较低,无法有效处理海量海洋监测数据,不能满足监控实时性的要求,为此,设计一种基于云存储的海量海洋监测数据平台,给出了平台的总体结构,主要包括海洋数据监测子系统和云存储子系统。针对海洋数据监测子系统,详细分析了数据采集卡、传感器、AD7606芯片的设计过程,传感器将得到的海洋监测数据发送至数据采集卡中,采集卡将结果传输至AD7076芯片中,对数据进行处理,将处理后的结果存储至云存储子系统中。针对云存储子系统,给出了其详细架构和工作流程,设计了关键的实现代码。实验结果表明,所设计系统具有较高的运行效率,且采集的海洋数据较真实,监测结果可靠。     

基于云存储的海量海洋监测数据平台设计

海洋监测数据规模较大,当前平台处理数据能力较低,无法有效处理海量海洋监测数据,不能满足监控实时性的要求,为此,设计一种基于云存储的海量海洋监测数据平台,给出了平台的总体结构,主要包括海洋数据监测子系统和云存储子系统。针对海洋数据监测子系统,详细分析了数据采集卡、传感器、AD7606芯片的设计过程,传感器将得到的海洋监测数据发送至数据采集卡中,采集卡将结果传输至 AD7076芯片中,对数据进行处理,将处理后的结果存储至云存储子系统中。针对云存储子系统,给出了其详细架构和工作流程,设计了关键的实现代码。实验结果表明,所设计系统具有较高的运行效率,且采集的海洋数据较真实,监测结果可靠。     

云存储环境下的船舶航行数据访问控制方法

普通船舶数据访问控制方法,存在访问安全性较低、相邻控制节点数据传输时间较长等弊端。为解决上述问题,设计基于云存储环境的船舶航行数据访问控制方法。通过特征分析、布局方法的确定,完成航行云存储环境的搭建。通过船舶数据代理重加密、数据的聚合和访问控制、访问控制安全性分析,完成基于云存储环境船舶航行数据访问控制方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与普通方法相比,适当提高访问安全性,并缩短相邻控制节点的数据传输时间。     

云存储中的数据完整性及其关键技术在船舶信息中心的应用

基于分布式的云存储技术在船舶信息中心中得到广泛应用。数据的每份副本按照一定概率进行保存,实现了数据的冗余备份。同时,由于海上恶劣的气候环境,硬件故障率较高,为保障船舶信息中心数据完整性及可靠性,需要通过多层级的分布式云存储技术来实现。本文分析了基于云存储的数据完整性及安全性的技术指标,设计了基于分层模型的二叉树型数据存储机制。     

船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法

船舶电网系统结构直接对船舶电力系统运行的稳定性和可靠性产生影响,船舶航行过程中经常出现供电不足等问题,严重威胁船舶航行安全。为解决上述问题,采用三维点云数据聚类算法对船舶电网运行状态和可靠性进行评估计算,并结合可靠性评估计算结果对船舶配电系统结构进行优化设计,将船舶电网系统中的电缆设计为环状结构辐射网,以便保障电力系统运行效果。为了对船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法的准确性进行检测设计了仿真实验,实验结果证实,三维点云数据聚类提取分析算法可更好的提高船舶电力系统的运行效果,保障船舶航行安全     

实时信息采集的船舶运动分析系统

以船舶运动作为研究对象,提出一种基于实时信息采集的船舶运动分析方法,并给出船舶运动分析系统的设计方案。该运动分析系统首先利用传感器进行船舶运动数据的采集,然后通过硬件接口将采集到的输入数据传送给计算机,对数据进行处理、存储与管理,实现对船舶运动状态的分析。该船舶运动分析系统的设计符合船舶向自动化、智能化发展的要求。     

云计算在船舶物流智能配送系统中的应用

首先设计基于云计算的船舶物流智能配送系统架构和数据库,然后在云平台的基础上,利用遗传算法对船舶物流智能配送路径进行优化,最后通过实例进行结果分析。对比结果说明,利用云服务可以增加系统的配送路径选择,降低运输成本。但运输效率需要在今后的应用中进一步提高。     

船舶电网系统三维点云数据聚类提取

传统船舶电网系统中三维点云数据提取采用逐一提取的方式,造成三维点云数据提取效率不高,为此提出船舶电网系统三维点云数据聚类提取方法。构建三维点云数据聚类提取模型,使用网格空间索引将三维点云数据进行空间标记,并划定数据空间范围,采用八叉树空间数据聚类方法,对三维点云数据进行聚类处理,以STBIRCH理论为基础,进行三维点云数据特征计算,实现三维点云数据提取。实验数据表明,设计的船舶电网系统三维点云数据聚类提取方法比传统提取方法的提取效率高出20%,并具备极高的有效性。     

基于云计算的船联网大规模数据存储研究

当前物联网技术快速发展,在多个行业已得到成功应用。本文针对基于云计算的船联网中出现的大规模数据存储中出现的问题,如数据量非常大、结构化数据和非结构化数据存储的不同需求等,提出一种基于No SQL技术和关系数据库技术的存储系统。对存储系统的架构进行设计及相关测试,结果表明这种存储系统可以有效结合2种不同数据库技术的优点,有效实现大规模数据的存储。     

基于融入区块链技术的船舶数据存储系统

针对当前船舶航行过程中常见的并行数据存储系统性能相对较差的问题进行优化,提出融入区块链技术的船舶数据存储系统设计方法分别对系统软件和硬件进行完善,为保障系统性能,首先对系统硬件配置进行优化,采用处理器组成船舶数据存储阵列,以完善数据引脚功能,同时增加数据库的读写分离功能,有效划分系统各个模块功能结构,从而合理增大系统存储容量,进一步结合融入区块链技术,进行采用分层编码算法对数据库冗余数据进行压缩,从而有效减少系统运行过程数据复制操作的问题,显著提高了系统性能。最后通过实验结果表明,所设计融入区块链技术的船舶数据存储系统具有较高的并行数据处理能力,运行性能明显提升。     

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。     

基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究

移动位置跟踪是船舶航行过程中的重要技术,针对当前船舶移动位置跟踪误差大,受环境因素影响大的缺陷,为了提高船舶移动位置跟踪性能,设计了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪方法。首先分析当前船舶移动位置跟踪的研究进展,并描述视频处理技术的船舶移动位置跟踪原理,然后采用分帧技术对船舶移动位置跟踪视频进行处理,并提取船舶移动位置跟踪视频图像特征,通过特征替换提高船舶移动位置跟踪视频质量,最后引入Mean shift算法实现船舶移动位置跟踪,并采用仿真实验对船舶移动位置跟踪效果进行测试,结果表明,基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪精度超过95%,跟踪速度快,获得比当前其他方法整体性能更优的船舶移动位置跟踪结果。