基于物联网技术的船舶异构网络切换信号预测的研究

无线通信技术和物联网技术迅速发展,船舶移动异构通信网络建设引起了广泛关注。船舶移动异构通信网络支持智能化和多模式通信,可以显著提高海上船舶与岸上基站、海上船舶之间和海上船舶与作业平台的通信能力。本文针对船舶异构无线网络,结合物联网和船联网技术,系统研究船舶移动异构网络切换信号的预测算法和流程。     

复杂电磁环境下离岸舰船无线网络信号优化

复杂电磁环境下,离岸舰船无线网络传输信号信噪比较差,因此提出复杂电磁环境下离岸舰船无线网络信号优化方法。通过获取离岸舰船无线网络矢量信号,得到组件信号压缩测量矩阵,从而完成传输信号稀疏特征提取。在信号稀疏特征已知的条件下,采用适当接收极化,抑制传输过程中噪声的干扰与影响,完成传输信号干扰优化。在传输干扰信号最优化的条件下,确定信号传输寻优范围,完成离岸舰船无线网络信号接收质量优化。设计仿真实验,对比复杂电磁环境下优化前后离岸舰船无线网络信号信噪比,证明本文方法的有效性。     

垂直切换信号预测技术在船联网的异构网络中的应用

我国内河航运非常发达,同时随着船联网的兴起,内河航运发展也越来越迅速。本文针对船联网中异构网络的垂直切换技术进行研究,分析异构网络之间垂直切换的一般流程和关键技术,提出一种基于灰色理论的垂直切换信号预测算法。并通过试验仿真分析,验证该算法的正确性。此算法可以应用于实际中对船载终端的异构网络的垂直切换和同构网络的水平切换。     

无线网络下的舰船航向控制系统

通过对传统舰船航向控制系统数据分析发现,控制数据信号回波补偿存在数据融合异常问题,受到非线性回波影响,现有系统硬件与算法无法处理非线性回波补偿误差问题,造成舰船航向控制稳定性降低。针对非线性特征与无线网络特征,提出无线网络下的舰船航向控制系统设计。首先利用数据融合技术,创建多数据独算处理平台;然后对硬件平台进行软件功能的算法适配,第一步对回波补偿信号进行参量特征的运动系数分析;然后根据分析结果,对误差数据点对应参量的阈值进行闭环增益优化计算,从而实现消除回波补偿误差的效果;最后在特定的仿真场景下,通过数据仿真调试,对设计系统控制数据进行对比分析,得出回波补偿误差消除报告。     

随机矩阵理论在舰船复杂网络去噪中的应用

通信信号质量直接关系到海上舰船与岸上基站之间的通信是否有效,提出一种基于随机矩阵理论的舰船复杂网络去噪方法。首先采集舰船复杂网络中的通信信号并进行处理,转换成随机矩阵形式,然后通过计算距离提取被噪声"感染"的信号特征,最后计算噪声感染程度特征值,选取噪声信号,并进行滤波处理,实现去噪。结果表明:所研究方法应用下,去噪后的通信信号信噪比为7.821 dB,信息熵为15.362,大于传统方法应用下的去噪效果,由此说明该方法可以同时达成去噪效果和保证信息完整性的双重目标。     

舰船多信道无线网络抗干扰算法设计

为提升舰船设备通信质量及稳定性,设计舰船多信道无线网络抗干扰算法。建立舰船多信道模型,获取舰船多信道网络信号,提取舰船多信道网络干扰信号特征、计算干扰信号特征数据邻域距离、可达距离和异常因子,从信号中挖掘干扰信号;改进小波阈值算法对舰船多信道无线网络干扰信号进行抑制,实现舰船多信道无线网络的抗干扰。实验结果表明：该算法应用后,舰船的多信道无线网络的频率变化稳定,抗干扰效果较好,可保证接收端完整接收发射端的信号。     

强干扰下舰船通信网络信号传输质量检测方法

为解决舰船通信网络信号质量检测区间受限的问题,提出强干扰下的新型舰船通信网络信号传输质量检测方法。通过信号波形特征提取、干扰算子定义2个步骤,完成强干扰下舰船通信网络的信号识别。在此基础上,通过传输信号质量的抖动幅值定义、传输时间间隔误差计算、检测相位算子求解3个步骤,完成新型信号传输质量检测方法的搭建。对比实验结果表明,与传统检测方法相比,应用强干扰下舰船通信网络信号传输质量检测方法后,待检测信号质量算子的最大值超过9.50 Mb,最小值低于2.00 Mb,整个检测区间长度得到明显扩充。     

舰船辐射信号中压缩感知降噪性能的研究

研究了含噪信号的压缩感知方法,分析得出,在压缩采样过程中,原始信号的信息得到保留,而噪声信号的信息则被压缩和丢失,从而在信号重构时起到降低噪声的性能。采用含有高斯噪声的舰船辐射信号为例,仿真实验表明,当信噪比小于20 dB时,总存在合理的观测值,使得重构信号与原始信号的均方差比含噪信号与原始信号的均方差更小,从而起到提高信噪比的作用。     

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。     

舰船辐射信号中压缩感知降噪性能的研究

研究了含噪信号的压缩感知方法,分析得出,在压缩采样过程中,原始信号的信息得到保留,而噪声信号的信息则被压缩和丢失,从而在信号重构时起到降低噪声的性能.采用含有高斯噪声的舰船辐射信号为例,仿真实验表明,当信噪比小于20 dB时,总存在合理的观测值,使得重构信号与原始信号的均方差比含噪信号与原始信号的均方差更小,从而起到提高信噪比的作用.     

舰船通信网络信号动态变化特性数学模型

为提升复杂环境下网络信道特性的表征能力,设计描述舰船通信网络信号动态变化特性的数学模型。依据坎贝尔定理,通过节点之间的泊松点过程,构建舰船通信网络的信道模型。基于所构建的信道模型,依据Friis公式,引入直射路径的信道衰落、镜面反射路径的信道衰落,以及反射路径的信道衰落构建信道衰落模型。依据网络信号传输状态,考虑信道衰落情况,利用马尔科夫链构建信号传输距离、接收机接收功率、信号接收位置关联的二维传输模型,通过二维传输模型体现舰船通信网络信号的动态变化特性。实验结果表明,该模型能够精确表征复杂环境下的舰船通信网络信号动态变化特性,可以作为提升舰船通信网络质量的重要依据。     

5G环境下舰船载波通信网络信息传输延时补偿算法

舰船载波通信网络存在多个传输链路,相同载波通信间在延时补偿时容易产生互扰,导致最终的补偿差值过大。针对这一问题,在5G环境下,设计一种舰船载波通信网络信息传输延时补偿算法。首先将载波通信传输过程模拟为一个空间单元,并利用5G技术获取舰船载波信息,再采用离散时间模型描述舰船载波通信,从而判断通信网络信息延时状态。基于此,采用一阶换算处理方法计算时延载波信号误差,从而建立链路模块化补偿算法。实验结果表明:本研究设计的补偿算法的补偿差值最小。     

单片机的舰船航行控制误差实时补偿研究

现有方法由于运算时间过长,存在着误差补偿实时性差、误差补偿精度低的缺陷,为此提出单片机的舰船航行控制误差实时补偿研究。在舰船导航系统中获取舰船航行控制数据,以此为基础,计算舰船的航行控制误差,依据航行控制误差计算结果,选取单片机型号,通过原始误差数据输入阶段、预处理阶段与补偿阶段确定刻度因子补偿公式,执行刻度因子补偿规则获取补偿后航行控制数据,实现了舰船航行控制误差的实时补偿。测试结果表明:与现有方法平均数值相比较,提出方法的误差补偿时间下降了5.21 ms,误差补偿精度上升了14.12%,证明提出方法具备更好性能。     

无线网络舰船信息采集系统设计

为了减少舰船信息采集的时间,设计一个无线网络的舰船信息采集系统。通过无线网络的舰船信息采集系统、模拟信号/数字信号转换模块、电源模块、微处理器与无线传感网络节点设计5个方面完成无线网络的舰船信息采集系统的硬件设计;在系统软件部分,对数据采集程序与数据交互进行了设计。实验结果表明,本文设计的无线网络舰船信息采集系统有效减少了信息采集时间,并减少了丢包率。     

舰船无线网络异常数据智能捕捉及预警方法

由于网络攻击导致舰船无线网络可能出现运行异常,为了实现网络异常状态的准确检测,提出异常数据智能捕捉及预警方法。根据舰船无线网络的结构和工作原理,构建相应的网络模型。在该模型下以估算流量的方式,实现异常数据的智能捕捉。以数据捕捉结果为基础,处理捕捉数据并提取其特征,结合数据异常量和异常特征表现的严重程度,实现舰船无线网络预警。实验结果表明,设计方法的异常数据捕捉完整度高达99.9%,且平均误警率仅为1.9%,因此具有较高的应用价值。     

物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法

为了准确识别物联网环境下舰船监控网络高维异常数据,针对当前识别方法存在的误差大、速度慢等不足,提出一种物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法。首先分析当前物联网环境下舰船监控网络高维异常数据识别的研究现状,指出各种方法的局限性,然后结合舰船监控网络异常数据的高维特点,引入解决了"维数灾"问题的支持向量机对舰船监控网络高维异常数据进行挖掘,找到舰船监控网络异常数据的变化趋势,最后通过仿真实验分析了其有效性和优越性。结果表明,本文方法提高了舰船监控网络高维异常数据识别正确率,误识率明显下降,减少了舰船监控网络高维异常数据识别时间,可以对大规模舰船监控网络高维异常数据进行处理,具有广泛的应用前景。     

舰船无线网络入侵干扰信号优化检测方法分析

为全面提升舰船无线网络的耐候感受能力,提出一种新型的入侵干扰信号优化检测方法。通过信号阈值选取、识别函数确定2个操作环节,完成舰船无线网络入侵干扰信号的精准识别。在此基础上,通过信号目标定位、连续检测波形确定、检测脉冲量计算3个步骤,完成新型舰船无线网络入侵干扰信号优化检测方法分析。对比实验结果表明,与普通方法相比,应用优化检测方法后,入侵干扰信号的平均波长降至3.0×10-11 Hz以下,最佳定位精准度可突破90%,舰船无线网络的耐候感受能力得到稳定提升。     

稠密度聚类在舰船网络微弱信号自适应增强中的应用

提升舰船网络信号及整体通信质量,提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法.应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号,通过经验模态分解法分解微弱信号,结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声,实现舰船网络微弱信号增强信.结果表明,该方法能够有效分解所检出微弱信号,并进行分量去噪处理,去噪后各信号分量不仅保留原有细...     

基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法

针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为3大类,并对舰船无线网络传输性能指标进行分析,最后采用量子粒子群算法建立无线网络传输路由,并通过仿真实验分析了舰船无线网络传输的各项性能指标,结果表明,本文方法减少了舰船无线网络路由中的数据传输时延,提高了舰船无线网络数据传输可靠性,改善了舰船无线网络通信质量,无线网络通信的整体效果要明显优于当前其他舰船无线网络路由方法。     

改进遗传算法的舰船无线网络路由算法

针对原有舰船无线网络路由算法在使用后造成无线网络耗能较大的问题,引用改进遗传算法,设计基于改进遗传算法的舰船无线网络路由算法。设定舰船网络模型,获取网络中的链路重叠与干扰情况,计算无线网络信道分配数值。以上述计算结果为基础,引用改进遗传算法,设定无线网络的运行空间,根据遗传算法中的染色体计算技术,获取路由路径与数量的最优解。构建算法测试环节,通过与原有算法对比可知,此算法在使用后舰船无线网络的耗能低于原有算法。