基于无线局域网的船舶异常数据自动识别系统

船舶异常数据识别系统可以帮助管理人员了解当前船舶安全状态。为提高船舶异常数据识别结果,构建基于无线局域网的船舶异常数据识别系统。首先分析船舶异常数据识别的原理,提出当前船舶异常数据识别系统存在的局限性,然后通过无线局域网收集船舶异常数据,并对船舶异常数据识别进行相应的处理,最后构建船舶异常数据识别模型,并应用于船舶异常数据识别系统中。测试结果表明,本文系统的船舶异常数据识别正确率,误识率、漏识率均远远小于当前其他船舶异常数据识别系统,可以保证船舶的正常工作。     

船舶通信信号传输算法优化

船舶通信信号在传输过程中,为了提升信号的清晰度与传输能力,通过滤波器内的滤波算法对信号噪声进行降噪处理。但是,传统滤波算法在噪声去除过程中,由于未分离正常通信信号与噪声信号,导致滤除噪声过程中对相邻正常信号造成损伤,降低信道传输码率,影响信号传输速率。为此,提出船舶通信信号传输算法优化。通过对通信信号建立船舶通信信号分布模型,获得信道内正常信号与噪声信号的分布状态;在优化算法中引入噪声分离策略,将噪声信号源与正常信号源进行分离;通过多标签抗扰算法对分离噪声源进行抑制消除,从而达到清晰信号,提升传输速率的目的。对比实验数据表明,采用提出算法优化后通信信号的传输速率与清晰度,明显优于传统传输算法,更适合实际船舶通信信号传输应用。     

基于无线局域网的船舶通信信道负载率调控方法分析

传统船舶通信信道负载率调控方法,可以对通信信道负载率进行调控,但由于调控精度等级低,造成调控不及时的问题影响通信质量。为此提出基于无线局域网的船舶通信信道负载率调控方法。利用无线网络网关协议,接入无线网络环境,通过CLM多部分载频分析,完成无线局域网船舶通信信道模块的构建;依据BFP通信算法,完成信道负载状态字的输出,采用ACD调控模式,实现基于无线局域网的船舶通信信道负载率调控。实验数据表明,该设计调控方法较传统调控方法综合调控能力提升24.78%,其保证通信质量良好运行。     

海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计

传统海洋水线面图像识别系统在使用过程中,受到自身硬件参数限制,无法对高精度特征图像边缘进行自动识别计算,导致图像识别率与识别效率降低;同时,传统识别系统中的算法对线扫步长参数优化存在匹配量失常的问题,从而导致传统海洋水线面图像特征识别系统识别率差,计算识别效率低。因此,提出海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计,首先,创建高精度视觉图像采集阵列;通过引入高精度摄像模块、图像采集卡与图像处理芯片等元件,完成水线面视觉图像高清采集与预处理硬件的设计;接着,通过在硬件主控中引入边缘残像特征识别算法,对图像边缘特征进行像素点识别;同时提出设计中在系统软件设计中引入自动化识别算法,配合特征识别计算,实现水线面视觉图像的自动化识别效果;最后,通过设计的仿真实验,证明设计系统具有识别精度高,识别速度快、稳定向好的特点。     

舰船通信系统终端软件的漏洞智能检测方法

传统舰船通信系统终端软件漏洞检测方法在实际应用过程中存在多样性漏洞特征检测自适应性差,导致全局漏洞检测精准度降低的问题。因此,结合当下通信系统的信息即时性与交互实时性特点,提出舰船通信系统终端软件的漏洞智能检测方法研究。根据船舶通信系统终端软件即时交互协议特点,对其协议进行即时协议漏洞分析;根据分析结果对其进行漏洞数据进行多属性特征模糊定位;通过粒子群算法对多属性类别漏洞进行精准定位,并在此计算过程中优化漏洞检测阈值的适应范围。通过实验数据对比结果表明:提出的漏洞检测方法,能够适应多种类型的漏洞识别,且识别精准度较传统方法提升46.18%。     

无线编码技术在船用通信系统的应用

船舶通信系统是基于无线编码技术的通信技术,在通信过程中,信号的编码方式决定了通信的质量与抗干扰能力。经过日常应用发现,传统无线编码技术已经无法满足高速无线通信数据的编码任务,在多数据任务流下,编码质量明显下降,输出信号的抗干扰能力削弱严重。为了增强无线通信网络抗干扰能力,需要对传统无线编码技术进行编码算法的优化,提出无线编码技术在船用通信系统的应用。通过优化通信传输参量与压缩策略,提升无线通信网络的交互效率与抗干扰能力。通过与优化前的无线编码信号的抗干扰测试对比表明,采用提出编码方式的信号,在传输质量、传输效率与抗干扰能力,皆优于传统无线编码技术。     

舰船通信网络的数据状态识别方法

传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法。通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态。实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态。     

基于无线局域网中船舶自动识别通信平台设计

随着现代航运业的发展,国与国之间的海上交流愈加频繁,海上自动识别系统成为保障各国海上安全航行的关键。基于雷达及APRA的传统识别系统技术,识别效率较低,不能满足现代航海需求。计算机网络及数字通信技术的发展,基于AIS的船舶自动识别系统成为其发展方向。本文研究现有的AIS系统,结合海上无线局域通信网络,设计基于无线局域网的自动识别通信平台,实现船舶与监控中心的高效连接。     

物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计

在物联网通信环境下,传统的船舶通信网络异常数据检测系统,受到IPv4接口协议的限制,导致采用IPv6高速物联交互协议的流量节点异常机制管控性降低,全局物联网络交互单元出现异常数据节点检测识别漏洞,给网络通信安全带来威胁。因此,提出物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计。通过架设基于IPv6协议的交互数据节点支持硬件,实现对底层数据流的硬核支持;在数据交互的链路层添加异常数据甄别检测单元,配合异常节点流量识别算法,实现在链路层上对物联网异常数据的识别拦截,从而完成系统的设计。为保证设计系统的有效性,通过仿真实验对设计系统的检测识别准确性进行对比,通过数据证明提出设计系统优于传统检测系统。     

人工智能优化算法的舰船电网故障诊断优化

传统舰船电网故障诊断算法存在故障点与电路层数据不同步的问题,导致故障点出现时间量与确定故障位置时间量出现误差,进而影响电网保护策略的启动响应速度,造成不必要的连锁故障。因此,采用人工智能算法,对故障诊断模型进行优化,并提出人工智能优化算法的舰船电网故障诊断优化研究。首先在现有舰船电网故障诊断模型输出端,加入故障数据拟合模型计算,对电网络故障数据与电网结构层进行拟合;然后通过人工智能算法,对拟合故障数据的识别响应阈值进行优化计算,从而提升诊断阈值灵敏度,达到最佳的故障诊断效果。最后,通过与传统诊断算法诊断效果数据的对比,证明提出优化方法的可行性。     

船舶噪声数据库中自动快速筛选数据方法

为了有效地提取船舶噪声数据库中数据,提出一种基于DBSCAN算法的船舶噪声数据库中自动快速筛选数据方法。采用DBSCAN方法识别数据库中的数据分布特征并排除异常数据,利用数据值筛选特征,通过数据增益率对特征进行加权,计算船舶噪声数据库中聚类质心的距离来提取出噪声数据。采用扰动支持噪声数据代价函数的方法测量数据特征的分类贡献度,进而建立噪声数据特征指数,对噪声数据特征指数以递归方法进行噪声数据特征排序和优化筛选。实验仿真证明,所提方法能够有效地自动快速筛选数据,筛选出来的数据质量较高。     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

船舶无线网络通信过程差错数据智能检测方法

现有的异常数据检测方法无法适应船舶无线网络通信环境,存在漏检率高的问题,为此提出通信网络差错数据智能检测方法。根据舰船无线网络通信的特点,选取通信数据差错特征。利用数据采集设备,获取船舶无线网络通信过程数据。通过计算数据集的离散度与设置置信区间2个步骤,实现对通信过程差错数据的识别。以识别结果为基础,分别从数据长度、格式和内容3个角度,实现对通信差错数据的智能检测。为了验证设计的智能检测方法的检错能力设计性能对比实验,结果表明,与传统差错数据检测方法相比,设计的智能检测方法的漏检率降低了30.1%,且通过该方法的检测与控制提高了无线网络通信的稳定性。     

基于DSP的水下目标识别嵌入式系统

水下目标识别系统是海洋开发的关键组成部分,而利用声呐对目标物进行定位跟踪是水下目标识别系统中最重要的技术。本文首先分析水下目标识别系统的基本原理及组成,重点研究水下声呐目标识别技术中的基于形状及纹理等特性对识别精度的影响,最后优化小波变换对目标物声呐图像的提取特征算法,通过对声呐特性的分析提出一种小波提升分析法,并构造基于DSP嵌入式系统。     

AES算法在舰船通信数据加密技术中的应用

传统AES算法仅能用于舰船通信过程中本地数据的加密计算,无法对无线通信中的数据进行加密计算。在无线传输为主要通信方式的当下,通信数据加密安全直接关乎着舰船航行安全。因此,提出AES算法在舰船通信数据加密技术中的应用。分析Socket通信信道,获得准确通信参量;创建无线加密通信信道;对通信数据进行基于AES算法的T盒加密计算。完成加密计算设计后,对设计应用方案进行仿真对比实验。通过数据对比证明,提出设计具有数据加密速度快、安全级别高、适用性强的特点。     

海上雷达通信数据特征实时监测算法研究

传统船载雷达通信数据检测算法存在小范围样本数据监测准确率低,究其根源在于算法对小样本数据特征计算能力不足,无法精准提取小样本特征。为此提出基于大数据分析的船载雷达通信数据特征实时监测算法,算法由2种计算子算法构成。首先,引入MIFS小样本特征滤除算法,对雷达数据内小样本周边数据进行滤除计算,提升小样本特征清晰度;其次,引入大数据IDWPA遗传编码特征算法,利用大数据分析能力对小样本数据进行遗传模型建力计算,准确抓取小样本特征,完成整套算法计算;最后,通过仿真实验证明提出算法能够有效解决传统算法特征计算力不足,监测准确率低的问题。     

基于公共无线IP网络的船舶资源高效识别算法

由于传统识别算法多采用GPRS,CDMA或VHF等通信网络进行船舶资源传输,丢包和错误传输现象严重,导致船舶资源识别准确性得不到保证。针对上述情况,研究一种基于公共无线IP网络的船舶资源高效识别算法。算法通过公共无线IP网络保持不间断的传输过程,减少丢包和错误传输现象,为后续识别提供了更为全面的支撑数据。在后续识别阶段,先是进行资源预处理,包括灰度化、去噪以及背景剪除等,后利用卷积神经网络进行船舶资源特征检测,并通过距离计算,实现资源的检索与识别。结果表明,无论是从资源传输错误率和丢包率侧面,还是从识别准确率正面,本算法的表现均要好于3种传统算法,证明了算法性能。     

海上无线通信系统的干扰抑制算法

随着网络通信系统传输模式的升级,双全工数据传输模式已成为当下通信数据传输标准。受到数据传输模式由半全工到双全工改变的影响,数据干扰波形态与特征随之发生改变,原始干扰波对应的时间量在双全工模式下,数据干扰系数增大,造成传统抑制算法对干扰噪声的抑制范围相对缩小,无法达到预期的抑制效果。因此,提出海上无线通信系统的干扰抑制算法。采用多区域分算整合的方式,用不同算法针对性解决一个问题中不同区域的问题。首先,对双全工模式下的数据干扰量进行建模,获得当前系统网络中的干扰量分布情况;采用双全工信道干扰估计算法,对干扰量进行范围估计,为抑制计算确定抑制范围;采用动态频谱波抑制算法,对信道干扰噪声进行抑制计算,平衡信道载波量,稳定数据传输状态。通过仿真数据对比测试,证明提出算法的可行性。     

船载远程电子通信设备异常信号识别方法

传统的船载远程电子通信设备异常信号识别方法存在着识别性能差的缺陷,为此提出船载远程电子通信设备异常信号识别方法研究。利用比较判别法对采集的船载远程电子通信设备信号进行判别,对异常信号特征进行提取并组成异常信号特征集合,以异常信号特征集合为依据采用异常信号识别算法对异常信号进行识别,实现了船载远程电子通信设备异常信号的识别。通过实验得到,提出的船载远程电子通信设备异常信号识别方法识别正确率比传统方法高出24%,说明提出的船载远程电子通信设备异常信号识别方法具备更好的识别性能。     

大数据驱动的舰船电子设备故障智能诊断研究

舰船电子设备故障诊断主要依靠故障分类器对故障特征的识别,因此分类器识别结果的准确性尤为重要。在分类器识别过程中,会存在部分未被滤除的噪声信号对其进行干扰,影响分类器识别结果,降低其诊断结果准确率。为了解决此类问题引入大数据驱动,提出大数据驱动的舰船电子设备故障智能诊断研究。依托大数据信息流,完成对故障特征的提取。采用数据特征免疫算法,对特征数据进行免疫计算,在免疫特征数据基础上完成对噪声数据的滤除计算。最后,对分类器识别特征量进行更新,实现分类器对故障目标的智能诊断。通过与传统诊断方法的10组差异化数据对比表明:提出的诊断方法,具有诊断结果稳定性好、适用性强、准确率高的特点。