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由于人工记录、手动测量等方式存在信息不及时、不准确以及局限性的问题,无法获取到实时、全面的航行数据,降低了大数据异常属性划分结果的有效性,因此提出物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分方法。在物联网环境下利用离散度函数,加权处理船舶航行大数据属性特征。通过密度选择法,确定船舶航行大数据异常属性划分的初始聚类中心。利用属性加权快速聚类算法,结合离散度函数与初始聚类中心,完成船舶航行大数据异常属性划分。实验证明,所提出方法可有效划分船舶航行大数据异常属性。在不同大数据规模下,该方法异常属性划分的加速比均较大,即异常属性划分速度较快。 相似文献
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在现代海上电力系统中,智能化通信电网技术已经成为未来船舶电力供电系统的发展方向,从而使供电网络与各个船舶电力系统底层节点建立起自动化连接。而物联网系统中的无线传感网络技术,能很好地解决物与物之间的数据采集及通信问题,适应海上智能电网中通信问题。本文在研究无线传感网络及海上智能电网模型的基础上,提出一种基于海上智能通信的物联网体系结构,最后给出整个系统的网络结构模型设计并进行了系统仿真。 相似文献
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传统无线传感网络部署方法在海洋监测领域应用中,由于无线传感器数量、信号覆盖范围以及节点相关参数无法相互匹配,导致无线传感网络节点间的衔接异常,无法有效覆盖传输范围。针对上述问题本文提出面向海洋监测的船舶无线传感网络节点部署方法优化,首先通过传感分布算法,对传感网络分布位置进行模型建立分析,得到准确的无线传感器建立的位置参数;接着引入安全节点算法对分布的网络传感器信号进行交互安全计算,保证信号的稳定;最后,通过引入QDP粒子算法,对传感网络节点目标信号进行优化,最大化提升部署节点的有效利用率;并通过仿真实验证明提出方法的有效性与可行性。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(10)
针对传统的船舶通信数据可视化方法存在数据过滤性能较差的问题,提出设计一种基于WEB前端开发技术的船舶通信数据可视化方法。时域信息作为船舶通信数据的一个重要属性,包括持续通信时间与系统时间,它们的属性分别为跨度与刻度,采用不同的方式对二者进行处理。获取船舶通信数据中节点间的通信流具体数量与通信总数量,利用获取数据对节点聚类进行计算,根据聚类指数计算船舶通信节点作用力。利用Web前端开发技术对船舶通信数据棒状图的图标进行绘制,最终实现船舶通信数据可视化。为了证明该方法的数据过滤性能较好,将原有方法与基于Web前端开发技术的船舶通信数据可视化方法进行对比实验,实验结果证明该方法的数据过滤性能优于传统方法。 相似文献
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通过对船舶无线传感网络节点数据,进行船舶无线传感组网设计,提高对船舶运行状态的分析和监测能力,提出一种基于量化融合跟踪和多线程总线调度的船舶无线传感网络节点数据的采集方法。进行船舶无线传感网络的路由拓扑结构设计,进行网络节点的最优分布路由控制和定位。在传感器节点优化定位算法设计的基础上,进行数据采集系统的硬件设计,采用32位数据总线进行船舶无线传感数据的高速捕获和总线传输,在FIFO RAM缓冲区采用连续脉冲冲激方法进行数据激发,将采集的数据存储在SCSI数据硬盘和局部总线中,实现数据实时调度和分析。测试结果表明,该采集方法能有效实现船舶无线传感网络节点数据的多线程多通道采集,数据检测和输出的准确性和实时性较好。 相似文献
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为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。 相似文献
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《舰船科学技术》2016,(17)
为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。 相似文献
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无线传感网络在海上无线通信系统中的应用越来越广泛,而受到海上环境的影响,网络的能量消耗及生命周期是衡量海上无线传感网络最重要的性能参数。传统无线传感网络的数据传输在单个节点之间进行传递,效率较低,而现有的基于簇结构的无线传感网络,把传感网络中的所有传感器节点按照一定的逻辑结构进行划分,增加了系统的传输效率。本文在研究现有的无线传感网络基础上,提出一种基于动态聚簇结构的无线传感网络,并进行仿真。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(12)
传统无线传感网络最优通信节点选取方法对于船舶而言,存在最优通信节点选取性能较差的问题。为此,设计一种船用无线传感网络最优通信节点选取方法。首先获取船舶用无线传感网络各方面的性能参数,包括链路带宽、消耗功率、传输数据包延时以及面积消耗。根据获取参数,利用射线跟踪法对船舶用无线传感网络在船舶上的信号传播实施仿真。根据船信号传播仿真结果,构建最优通信节点选取模型,对船用无线传感网络的最优通信节点进行选取。为了证明船用无线传感网络最优通信节点选取方法的最优通信节点选取性能较好,将传统方法与该方法进行最优通信节点选取性能对比实验,实验结果证明该方法的最优通信节点选取性能优于传统方法。 相似文献
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为全面控制船舶航行轨迹,保持良好的航向应用条件,提出大数据网络下的船舶轨迹异常故障检测优化技术。从上限边界数值确定、下限边界数值确定2个角度,完成大数据网络下的船舶轨迹异常范围确定。在此基础上,通过轨迹故障类型划分、节点故障检测属性关系确定、偏导优化系数计算3个步骤,完成大数据网络下船舶轨迹异常故障检测技术的优化操作。模拟实验结果表明,与基础故障检测技术相比,应用优化技术手段后,船舶航行轨迹的时间复杂度得到适当降低,单一节点处的轨迹密度提升明显,船舶航行应用条件得到有效保障。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(20)
船舶中网络数据较多,传统病毒入侵检测方法不能有效对正常数据与异常数据分类,从而导致网络病毒入侵检测率与误检率较低,基于这一问题,将数据挖掘算法应用到船舶网络病毒入侵检测中。对网络数据采集,采用数据挖掘技术中的聚类分析算法将数据集合中对象划分成若干个类,聚类后形成多个数据集,在此基础上,确认离群点,划分为正常类与异常数据类,采用Apriori算法挖掘离散点中的频繁项集,寻找到病毒入侵中出现的频繁异常数据集,实现船舶网络病毒入侵检测。实验将检测率与误检率作为入侵检测指标,结果表明,此次研究的方法检测率高,并有效降低了误检率,证明所研究的检测方法的有效性。 相似文献
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异常节点检测是保证舰船物联网安全的关键技术之一。针对当前舰船物联网异常节点检测效果差的缺陷,为获得更优的舰船物联网异常节点检测效果,设计了基于数据挖掘的舰船物联网异常节点检测模型。首先对舰船物联网节点的数据进行分析,并对异常节点和正常节点的信息进行标记,建立舰船物联网异常节点检测的数据集,然后采用数据挖掘技术——极限学习机建立舰船物联网异常节点检测模型,最后与其他模型进行舰船物联网异常节点检测对比测试,测试结果表明,本文模型获得较好的舰船物联网异常节点检测率,而且误检率明显优于对比模型,验证了本文模型的优越性。 相似文献